matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现(多个测试函数)
NSGA2算法matlab實(shí)現(xiàn)(多個(gè)測(cè)試函數(shù))
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開發(fā)平臺(tái): matlab
上傳會(huì)員: ulongshi
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代碼描述
應(yīng)用背景
除原NSGA2算法以外,不但編寫了收斂性指標(biāo)以及均勻性指標(biāo),而且對(duì)ZDT1-6,DTLZ1-3等經(jīng)典測(cè)試進(jìn)行了測(cè)試,同時(shí)界面友好。同時(shí)內(nèi)置了各個(gè)測(cè)試函數(shù)的理想pareto最優(yōu)解集,做圖時(shí)同時(shí)畫出算法求解的結(jié)果以及最優(yōu)結(jié)果,便于比較。
關(guān)鍵技術(shù)
NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目標(biāo)進(jìn)化算法之一,它降低了非劣排序遺傳算法的復(fù)雜性,具有運(yùn)行速度快,解集的收斂性好的優(yōu)點(diǎn),成為其他多目標(biāo)優(yōu)化算法性能的基準(zhǔn)。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基礎(chǔ)上提出的,它比 NSGA算法更加優(yōu)越:它采用了快速非支配排序算法,計(jì)算復(fù)雜度比 NSGA 大大的降低;采用了擁擠度和擁擠度比較算子,代替了需要指定的共享半徑 shareQ,并在快速排序后的同級(jí)比較中作為勝出標(biāo)準(zhǔn),使準(zhǔn) Pareto 域中的個(gè)體能擴(kuò)展到整個(gè) Pareto 域,并均勻分布,保持了種群的多樣性;引入了精英策略,擴(kuò)大了采樣空間,防止最佳個(gè)體的丟失,提高了算法的運(yùn)算速度和魯棒性。
代碼預(yù)覽
NSGA-II_the 1st
DTLZ1.xlsx
DTLZ2.xlsx
DTLZ3.xlsx
DTLZ7.xlsx
NSGA-II
NSGA II.pdf
convergence_nsga2.m
data.mat
evaluate_objective.m
genetic_operator.m
html
evaluate_objective.html
genetic_operator.html
initialize_variables.html
non_domination_sort_mod.html
nsga_2.html
objective_description_function.html
replace_chromosome.html
tournament_selection.html
initialize_variables.m
non_domination_sort_mod.m
nsga_2.m
objective_description_function.m
replace_chromosome.m
spacing_nsga2.m
test_convergence_nsga2.m
tournament_selection.m
visualization_nsga2.m
SCH.xlsx
ZDT1.xlsx
ZDT2.xlsx
ZDT3.xlsx
ZDT4.xlsx
ZDT6.xlsx
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现(多个测试函数)的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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