NSGA-II MATLAB代码 - 多目标优化的遗传算法(nsga2)

简介：
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。