Advertisement

NSGA-II算法是一种高效的非支配排序遗传算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该多路径遗传算法的MATLAB代码，其计算精度极高，应用性强，并且图表呈现出优美的视觉效果，同时还包含着非常详尽的注释说明，便于理解和使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NSGA II的非支配排序遗传算法
    优质
    NSGA-II是一种流行的多目标优化算法，采用快速非支配排序和拥挤距离来保持解的多样性，适用于解决复杂问题中的多个冲突目标。 非支配排序遗传算法快速多目标遗传算法NSGA II是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。
     
  • 改进的NSGA-II快速非支配排序遗传算法
    优质
    简介：本文提出了一种基于NSGA-II的改进型快速非支配排序遗传算法，旨在提升多目标优化问题求解效率与精度。 求解准确且实用的多路径遗传算法MATLAB代码，要求作图美观并包含详细的注释。
     
  • 改进的NSGA-II非支配遗传算法
    优质
    本研究提出了一种改进版的NSGA-II（快速非排序遗传算法第二版）以解决多目标优化问题。通过引入新的选择机制和多样性保持策略，增强了算法在复杂环境中的适应性和搜索效率。 NSGA-II非支配遗传算法的源代码及通用程序提供有使用说明。
     
  • NSGA-II算法的Matlab代码-YPEA120-NSGA2：在MATLAB中实现的非支配排序遗传算法II(NSGA-II)
    优质
    这段简介可以描述为：“YPEA120-NSGA2”是基于MATLAB环境开发的一个开源项目，用于实现NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）算法。此代码旨在帮助研究人员和工程师们在多目标优化问题中应用先进的遗传算法技术。 在MATLAB中实现的NSGA-II是非主导排序遗传算法II（NSGA-II）的一种版本。关于此代码的更多信息，请参阅相关文献或资源。引用这项工作时可以按照以下方式引用：Mostapha Kalami Heris，MATLAB中的NSGA-II，Yarpiz，2015年。
     
  • 带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)
    优质
    NSGA-II是一种流行的多目标优化算法，通过引入精英策略和快速非支配排序机制，提高了搜索效率与解集多样性，在复杂问题求解中表现出色。 基于NSGA-II的卫星星座设计方法及全套代码分享。
     
  • 非支配排序遗传算法NSGA-III MATLAB代码-TypeA126: NSGA-III（非支配排序遗传算法第三版）的MATLAB实现
    优质
    本资源提供NSGA-III（第三代非支配排序遗传算法）的Type A版本的MATLAB源码，适用于多目标优化问题求解。 非支配排序遗传算法NSGA-III的MATLAB代码实现了该算法的第三版。关于此实现的更多信息，请参考相关文献或文档。 如需引用这项工作，您可以按照以下方式引用本代码： Mostapha Kalami Heris, NSGA-III: 非主导排序遗传算法，第三版—MATLAB 实现, Yarpiz, 2016年。
     
  • 改良版非支配排序遗传算法NSGA-II的Matlab实现代码RAR包
    优质
    本资源提供改良版非支配排序遗传算法（NSGA-II）在MATLAB环境下的完整实现代码，压缩文件内含详细注释及示例数据，便于用户快速上手与二次开发。 改进非支配排序遗传算法NSGA-II的Matlab代码实现。
     
  • MATLAB开发——非支配排序遗传算法
    优质
    本项目运用MATLAB编程实现非支配排序遗传算法(NSGA)，旨在解决多目标优化问题。通过模拟自然选择和遗传机制，NSGA能够有效寻找 Pareto 最优解集，在工程设计等领域有广泛应用价值。 在MATLAB环境中开发非支配性排序遗传算法（NSGA-II），实现进化多目标优化的结构。
     
  • （2020年更新版）Matlab中的非支配排序遗传算法PESA-II
    优质
    本资源介绍了Matlab中非支配排序遗传算法PESA-II的应用与实现。通过详细解析其原理和代码示例，帮助用户掌握该算法在多目标优化问题中的应用技巧。适合科研人员和技术爱好者深入学习参考。 基于Pareto的非支配排序遗传算法II（PESA-II）是一种多目标进化优化方法，结合了遗传算法机制与基于Pareto包络的选择策略。该算法通过外部存档保存近似的帕累托最优解集，并利用这些档案成员在地理分布基础上构建网格，从中选择父代和变异个体进行下一代的生成。这种做法类似于MOPSO（多目标粒子群优化）中采用的技术。 本质上，PESA-II是一种运用网格化选择策略来推进遗传算法进程的方法，适用于创建新的进化群体。若你对MATLAB编程语言有所了解，则会发现将此代码应用于你的研究项目相对简便。
     
  • NSGA-II的遗传算法代码
    优质
    这段代码实现了基于非支配排序的遗传算法(NSGA-II)，适用于解决多目标优化问题，可以有效寻找帕累托最优解集。 这是主要的遗传算法代码之一，在VC++6.0环境下可以运行。