matab代码基于遗传算法的多目标优化算法

安全技术-网络信息-约束多目标优化的协同式神经网络算法及应用研究.pdf

为提高非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的搜索精度和多样性，借鉴差分进化中加强局部搜索的策略，提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（LDMNSGA-Ⅱ）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化，保证种群的初始分布能够均匀，采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子，加强局部搜索能力和提高搜索精度，同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子，保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明，该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。

基于多目标优化算法的自动化仓库货位优化模型研究，王海宾，刘霞，货位分配是自动化立体仓库中一个关键问题，如何更好的优化货位使用，更好的为货品入出库服务，从而提高入出库的效率是一个值得研

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多目标优化免费NSGA-II算法源代码+详细解释【详见文章】 多目标优化免费NSGA-II代码+详细解释（详见文章）该函数基于求解多目标最优解的进化算法，即目标的帕累托前沿。最初只输入种群大小和回采标准，或算法自动停止的总代数。您将被要求输入目标函数的数量、决策变量的数量以及决策变量的范围空间。您还必须通过编辑evaluate_objective()函数来定义自己的目标函数。 多目标优化免费NSGA-II算法源代码+详细解释【详见文章】

此资源包含经典的多目标进化算法NSGA-II，内涵测试集以及性能度量GD,Spacing,,r等。该算法的文献来源为：A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II

加权和和ε约束方法在多目标优化中的应用 演示两种多目标优化策略 创建用于介绍性设计优化课程（例如 UIUC 的 SE 413）。证明 epsilon-constraint 方法可以识别与多目标优化问题相对应的 Pareto 前沿上的非支配点，而更知名的加权和方法则不能。测试题改编自： “Optimization in Practice with MATLAB: For Engineering Students and Professionals”，A. Messac，2015，剑桥大学出版社