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NSGA-III算法的C++实现方法

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简介:
简介:本文介绍了一种将多目标优化算法NSGA-III用C++语言进行高效实现的方法,详细探讨了其实现细节与应用案例。 美国国家标准学会根据文章指出,《NSGA-III算法在C++中的实现》由Kalyanmoy Deb与Himanshu Jain撰写,介绍了一种使用基于参考点的非支配排序方法进行进化多目标优化的新算法,并应用于解决盒子约束问题。该研究发表于2014年8月《IEEE进化计算学报》,第一卷第18期第四号,页码为577-601。 此代码已通过DTLZ和WFG测试问题进行了验证,所得结果与作者报告的结果高度一致。开发者欢迎贡献者提供改进意见及错误修复建议。“src/main_nsga3.cpp”文件包含了NSGA-III算法的可伸缩性测试案例,具体做法是将目标数量从三个调整至十个(基于DTLZ2问题),以验证其性能变化。 要编译特定的目标文件,请使用命令“make Makefile”。

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客服
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  • NSGA-IIIC++
    优质
    简介:本文介绍了一种将多目标优化算法NSGA-III用C++语言进行高效实现的方法,详细探讨了其实现细节与应用案例。 美国国家标准学会根据文章指出,《NSGA-III算法在C++中的实现》由Kalyanmoy Deb与Himanshu Jain撰写,介绍了一种使用基于参考点的非支配排序方法进行进化多目标优化的新算法,并应用于解决盒子约束问题。该研究发表于2014年8月《IEEE进化计算学报》,第一卷第18期第四号,页码为577-601。 此代码已通过DTLZ和WFG测试问题进行了验证,所得结果与作者报告的结果高度一致。开发者欢迎贡献者提供改进意见及错误修复建议。“src/main_nsga3.cpp”文件包含了NSGA-III算法的可伸缩性测试案例,具体做法是将目标数量从三个调整至十个(基于DTLZ2问题),以验证其性能变化。 要编译特定的目标文件,请使用命令“make Makefile”。
  • NSGA-III相关文献参考
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    本简介提供关于NSGA-III(Niched Pareto Genetic Algorithm III)算法实现的多篇关键文献综述。这些文献涵盖了NSGA-III的设计原理、应用案例及改进策略,为研究者与开发者提供了宝贵的理论支持和实践指导。 本资源是“基于参考点的非支配遗传算法-NSGA-III”博客中的参考资料,对于理解NSGA-III算法具有重要作用。部分文章我已经做了注解。
  • 利用Python多种遗传NSGA-II、NSGA-IIIC-TAEA)及模糊优化
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    本项目采用Python语言实现了多目标优化中的几种重要算法,包括NSGA-II、NSGA-III和C-TAEA遗传算法以及模糊优化方法,为复杂问题提供高效解决方案。 本段落探讨了利用多种遗传算法(NSGA-II、NSGA-III 和 C-TAEA)以及模糊优化算法,在大海得拉巴市政公司地区实现最佳管理的优化策略。
  • NSGA-IIIMatlab-附详细中文注释
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    本项目提供了一种多目标优化算法NSGA-III的Matlab代码实现,并包含详细的中文注释,便于理解与应用。适合研究和工程实践者使用。 这是从mathwork下载的NSGA-3代码,并附上了我自己写的注释。由于我对部分代码的理解还不够深入,因此在一些地方留下了空白而未能添加注释,在另一些我不确定的地方加了问号作为标记。我希望通过这个平台与大家进行讨论和交流,欢迎各位提出宝贵的意见或建议,帮助我更好地理解这段代码。如果有小伙伴已经弄懂了其中的某些部分,请不吝分享您的见解;同时我也希望可以借此机会解决自己尚存的一些疑问。
  • 非支配排序遗传NSGA-III MATLAB代码-TypeA126: NSGA-III(非支配排序遗传第三版)MATLAB
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    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。
  • MATLAB中NSGA-III三目标优化
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    本研究在MATLAB环境下实现并分析了NSGA-III算法,专注于其解决三目标优化问题的能力,展示了该算法的有效性和广泛的应用前景。 基于MATLAB的三目标算法优化可以通过NSGA-III的算法思想来实现。这种方法适用于多目标学习算法的优化。
  • 改进NSGA-III多目标进化
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    本研究提出了一种改进的NSGA-III多目标进化算法,旨在提高复杂问题求解效率与精度,适用于广泛工程优化领域。 多目标进化算法与遗传改进算法的相关内容包括多目标只能进化算法的研究及其在实际问题中的应用,同时也有针对这些方法的Matlab代码实现。
  • 改进多目标优化NSGA-III
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    本研究提出一种改进的多目标优化NSGA-III算法,旨在提高其在处理复杂问题时的效率和解的质量。通过引入新的选择策略和其他技术手段,该算法能够更有效地探索搜索空间并收敛于帕累托前沿,为工程设计、经济管理等领域的决策提供强有力的支持工具。 ### NSGA-III算法:一种基于参考点的多目标优化方法 #### 一、引言与背景 自1990年代以来,进化多目标优化(Evolutionary Multiobjective Optimization, EMO)方法已被广泛应用于解决包含两个或三个目标的优化问题,并展现出了其在寻找良好收敛且多样化的非支配解集方面的优势。然而,在现实世界中,往往存在涉及更多利益相关者及功能性的复杂问题,这类问题通常包含四个或更多个目标函数,即所谓的多目标(Many-Objective, MaOP)优化问题。 为了解决这类问题,研究人员一直在探索新的方向和技术。近年来,一些针对MaOP问题的有效算法已经被提出,其中NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)算法便是其中之一。NSGA-III算法是在经典的NSGA-II基础上发展起来的,旨在处理具有多个目标的优化问题,特别是在处理四个或更多目标时表现突出。 #### 二、NSGA-III算法概述 ##### 1. 算法框架 NSGA-III继承了NSGA-II的基本框架,但在选择和维护种群多样性方面采用了新的策略。它通过定义一系列预先选定的参考点来引导搜索过程,使得算法能够有效地寻找分布在帕累托前沿上的解。 ##### 2. 参考点的概念 参考点是定义在目标空间中的特定点,用于指导算法寻找接近这些点的解。通过设定不同的参考点集合,NSGA-III能够在复杂的多目标空间中寻找多样化的解。这种方法有助于避免算法过早地收敛到局部最优解,并确保搜索过程中考虑到了不同目标间的权衡关系。 ##### 3. 非支配排序与拥挤距离计算 NSGA-III仍然采用非支配排序来将种群划分为不同的层级,每个层级包含了相同非支配级别的个体。为了保持种群的多样性,NSGA-III引入了拥挤距离的概念,该指标衡量了个体在目标空间中的邻近个体之间的距离。在每一代中,拥挤距离较大的个体更有可能被选入下一代,这有助于维持种群的多样性。 #### 三、NSGA-III算法的关键特点 ##### 1. 参考点的利用 NSGA-III通过定义一组参考点来引导算法寻找接近这些点的解,这种策略有助于提高解的多样性和分布均匀性。参考点的选择对于算法性能至关重要,可以通过预定义的方式或者动态调整的方式来实现。 ##### 2. 分层选择机制 算法采用分层选择机制来选择个体进入下一代。首先根据非支配级别进行选择,然后在同一非支配级别内根据拥挤距离进行选择。这种方式既能保证解的质量又能保证解的多样性。 ##### 3. 简洁的参数设置 相较于其他多目标优化算法,NSGA-III具有较少的参数需要设置,这降低了用户对算法配置的需求,同时也使得算法更加易于理解和应用。 #### 四、NSGA-III算法的应用 NSGA-III算法已经在多种多目标优化问题上进行了测试和应用,包括但不限于: - **工程设计**:例如汽车设计、桥梁结构设计等。 - **能源管理**:如电力系统优化、可再生能源调度等。 - **环境保护**:如水资源管理、污染控制等。 - **经济决策**:如投资组合优化、供应链管理等。 在这些应用领域中,NSGA-III算法显示出了良好的性能和适用性,特别是在处理具有多个目标的复杂问题时表现出色。 #### 五、结论与展望 NSGA-III算法作为一种基于参考点的多目标优化方法,通过引入参考点的概念来指导搜索过程,有效地解决了多目标优化问题。它不仅能够处理复杂的多目标问题,而且还能保持解的多样性和分布均匀性。未来的研究可以进一步探索如何自动或智能地选择参考点,以及如何结合其他技术来提高算法的效率和效果。
  • NSGA-ⅢMatlab
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    简介:本文介绍了非支配排序遗传算法III(NSGA-Ⅲ)在MATLAB环境下的实现方法,包括其核心流程、参数设置以及运行示例。 多目标求解算法研究涉及多种优化方法和技术,旨在同时解决多个相互冲突的目标问题。这类算法广泛应用于工程设计、经济学等领域,能够帮助决策者在复杂的情境下找到最优或满意的解决方案。 重写后的句子更简洁明了,并且没有提及任何联系方式和网址。
  • NSGA-II完整
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    NSGA-II算法的完整实现介绍了一种高效的多目标优化遗传算法,文章详细阐述了该算法的核心原理、步骤及应用,并提供了完整的代码示例。 需要NSGA算法的完整源代码,并且能够在MATLAB R2014版本上运行。