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卡尔扬莫伊·德布教授的著名NSGA-II算法的Python实现。

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发表于 2023-11-19 18:12 |只看该作者 |倒序浏览
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NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,由卡尔扬莫伊·德布(Kalyanmoy Deb)教授于2002年提出。它是基于遗传算法的演化算法,专注于解决具有多个冲突目标的优化问题。; c( b' H4 m- v& _; i0 y) j% h( t% z7 J
这个算法的主要目标是在优化中发现并维护解的前沿(或称为帕累托前沿),即在多个目标函数之间找到没有更好解的解集。NSGA-II通过两个主要的策略来实现这一目标:
, _* B' |/ Z7 ~$ h& ?. j# K' l7 ]+ Y) g: B
1.非支配排序:将解划分为不同的层级,根据解的优劣程度将其分为不同的前沿等级。这个过程能够识别出解的非支配性,即解在目标空间中既不劣于其他解也不与其完全相同。
- f3 Y4 o  Q* O. E# B' j2.拥挤度距离:用于评估解在前沿中的分布情况。这个指标有助于维持解的多样性,即使在前沿中某些地区拥挤度较高,也能保持解的分布均匀性。6 p' O& s. ?' Z; y5 S3 E4 V
2 W7 }# ^* \3 v/ W# K0 B7 B$ s
NSGA-II算法通过遗传算法的进化操作(选择、交叉和变异)在解集中不断进化和优化,以逼近或探索帕累托前沿。它在解决多目标优化问题方面表现出色,被广泛应用于工程设计、经济学、资源分配和其他领域中需要平衡多个目标的问题。' B. E4 e, Y1 M3 ?
3 t$ q& k2 H3 \$ x" G
VeryCapture_20231119175104.jpg   D$ l  q0 k$ e! W4 n; l
具体代码如下:
0 Z9 j+ T1 ]( R7 u$ H
4 m9 c+ S" [+ x% u, d( ]% ~5 Q
- u- i# q$ b- H; e5 q. Y% E

NSGA-Ⅱ.py

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