（2020年更新版）Matlab中的非支配排序遗传算法PESA-II

简介：
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。