Advertisement

NSGA-II遗传算法的Matlab源码

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

简介：
本简介提供了一段基于Matlab编写的NSGA-II（非支配排序遗传算法 II）源代码。该算法广泛应用于多目标优化问题中，以寻找帕累托前沿解集。 NSGA-II的Matlab遗传算法源码很不错。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NSGA-II遗传算法的Matlab源码
    优质
    本简介提供了一段基于Matlab编写的NSGA-II（非支配排序遗传算法 II）源代码。该算法广泛应用于多目标优化问题中，以寻找帕累托前沿解集。 NSGA-II的Matlab遗传算法源码很不错。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • NSGA-II MATLAB代码 - 多目标优化的遗传算法(nsga2)
    优质
    简介：NSGA-II MATLAB代码实现了一种高效的多目标优化遗传算法。该工具箱适用于解决复杂问题中的多个冲突目标优化需求，提供快速、可靠的结果。 NSGA-II算法的MATLAB代码基于一种多目标进化算法（MOEA），旨在解决开源软件发布时间与管理的问题。NSGA是一种流行的非支配排序遗传算法，用于处理多个优化目标问题。原始的NSGA-II代码可在函数nsga_2(pop, gen)中找到；此函数接受两个输入参数：种群大小和迭代代数数量。为了适应特定需求，用户可以通过修改evaluate_objective.m文件来自定义目标函数（涉及多决策变量）。 传统上，在解决软件发布时间问题时，人们通常将复杂的多目标优化空间简化为单一的目标优化问题。然而，这种简化的代价是丢失了对所有相关因素的全面考虑。我们采用基于非支配排序遗传算法来处理开源软件发布的时间点选择问题，并且原因如下：首先，我们需要同时实现最高可靠性和最低成本；其次，进化算法能够保证解的质量。 与使用单一遗传算法寻找单个最优解决方案不同的是，NSGA-II可以找到一组帕累托最优解。这些最佳方案的特点是在所有目标上没有更好的替代品——即在某一特定目标上的改进必然会导致其他一个或多个目标的退步。我们关注的目标包括：1.可靠性；2.成本；3.测试资源使用量。 如何执行该算法？通过调用nsga_2(pop, gen)函数并提供所需的种群大小和迭代代数即可开始优化过程。
     
  • 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。
     
  • 多目标优化的 NSGA-II 遗传算法
    优质
    简介：NSGA-II是一种用于解决多目标优化问题的高效遗传算法，通过非支配排序和拥挤距离机制，有效寻找帕累托前沿解集。 NSGA-II多目标遗传算法的MATLAB实现已经过实测可以运行，可供参考。
     
  • NSGA 2及NSGA-2的Matlab实现_多目标遗传算法_遗传算法
    优质
    本资源提供基于Matlab平台的NSGA 2（非支配排序遗传算法二代）多目标优化算法实现代码，适用于初学者理解和实践遗传算法及其在多目标问题上的应用。 利用MATLAB实现多目标遗传算法NSGA 2。
     
  • NSGA-III多目标遗传算法Matlab源代码
    优质
    简介：本资源提供NSGA-III多目标遗传算法的MATLAB实现源码。适用于解决高维目标优化问题的研究与应用开发。 多目标遗传算法（NSGA-III）的Matlab源代码已验证。
     
  • 基于NSGA-II算法的Matlab代码
    优质
    本段代码采用多目标优化算法NSGA-II，并在MATLAB平台实现。适用于解决复杂工程问题中的多目标决策难题。 这段文字描述了一个关于NSGA-II算法的Matlab代码，主要包括拥挤距离、精英策略、基因操作、非支配排序以及函数值等功能模块，并且包含针对二维测试函数ZDT1-6及三维测试函数DTLZ1-6的基本测试数据和相关的仿真图像。