nsgaii算法

㈠ nsgaii算法能够解决多目标优化问题吗

将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中functionf1=func1(x)%第一目标函数f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;functionf2=func2(x)%第二目标函数f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;functionGA()clear;clc;closeallNIND=100;%个体数

㈡ 求助NSGA2算法问题

你去mathworks官网下载一个nsga-II 多少目标和变量的都有 照着一改就可以了，都是可以运行的，你这个自己编写的恶搞不好你哪里就有错误，不如用官方版本的，你这个东西做的有点儿老套了！

㈢ ncga和nsga-ii遗传算法的区别

1 初始化染色体，这一步和粒子群初始化没啥区别
2 采用二人或多人锦标赛形式，在配对池里产生新的染色体子代，新生代种群规模为原来种群规模的一半。
3 针对新生代群体进行交叉和变异操作，以概率的方法判决进行交叉还是变异操作，一般来说，我们以较大的概率交叉，较小的概率进行变异，具体的交叉变异操作文献上都有，和二进制遗传算法是不一样的，一会儿我会讲到。随机选择的一对父母染色体进行交叉操作会产生一对新的染色体，而变异操作仅仅是针对一个单亲变异，所以只产生一个新的染色体。
4 合并原来的种群和后代种群，计算适应度值，输出最优解空间
5 算法结束。

㈣ aravind seshadri写的nsga-ii算法怎么输入目标函数

要的使用介绍：
objective_description_function.m 要自己重写，主要是定义优化目标函数个数、随机种子取值范围等等。
evaluate_objective.m 是优化目标函数，当然要自己重写了。
nsga_2.m是启动函数，要设置两个参数。
其他m文件基本不用改动。具体介绍看程序包里的html说明，算法看pdf文件。

㈤ NSGA2遗传算法在matlab具体使用方法，有源代码该如何修改程序中的参数及设置

遗传算法在matlab里有两个函数，分别是ga和gaoptimset，前者用来调用遗传算法，后者用来设定遗传算法的参数，具体内容可以doc ga查看，遗传算法有哪些参数可以直接在命令窗口输入gaoptimset查看，祝好。

㈥ 谁能通俗的讲解一下NSGA-II多目标遗传算法

NSGA-II特别的地方就在它的选择过程上，其他的和其他算法也没什么区别。 选择过程分两个部分： 1. 把种群分成一组Pareto非支配集。一个非支配集里的个体不被当前或之后非支配集里的任何个体支配。方法就是每次选出所有不被任何其他个体支配的非支配个体，从种群里删除当一个非支配集，然后剩下的再不停重复这个过程，直到取完。 2. 按crowd distance排序。就是在各个维度左右相邻个体的距离之和。 选择的时候，先从前往后一个个取非支配集。取到手里的个体数量大于等于需要的数量了，最后一个非支配集里再怎么选？选crowd distance大的。

㈦ matlab 怎么运行nsga2算法

NSGA-II\BinaryTournamentSelection.m
.......\CalcCrowdingDistance.m
.......\Cost.m
.......\CreateEmptyIndivials.m
.......\Crossover.m
.......\Dominates.m
.......\GetCosts.m
.......\Mutate.m
.......\MyCost1.m
.......\MyCost2.m
.......\MyCost3.m
.......\MyCost4.m
.......\MyCost5.m
.......\MyCost6.m
.......\MyCost7.m
.......\New Folder\MyCost1.m
.......\NonDominatedSorting.m
.......\nsga2.m
.......\PlotFronts.m
.......\SortPopulation.m
.......\New Folder
NSGA-II

㈧ NSGA-II多目标函数

可以直接改,不过一般还要对变量的维数、译码矩阵等做相对应的修改。