智能优化算法-双层优化算法】基于双层优化算法求解多目标优化文题

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非支配排序，拥挤度计算，pareto前沿，A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm:NSGA-II NSGA算法 NSGA算法缺陷 NSGA-II算法 总结 1. 快速非支配排序法将时间复杂度改进为O(MN2)； 2.使用拥塞距离代替代替共享函数算法保持种群多样性； 引入精英保留策略。 非支配排序的复杂度较高: O(MN3) （M是目标函数的个数，N是种群大小)； 缺少精英保留策略； 需要人为指定共享参数σshare（共享小生境步骤）。 NSGA： nondominated sorting genetic algorithms-非支配排序遗传算法 nondominated：非支配 例：回家，两目标（费用，时间），均越小越好 动车A（270 , 7），普快B（120 , 10），飞机C（240，2） C（240，2）支配A（270 ， 7）; A（270 , 7）被C（240，2）支配; B（120 , 10）和C（240，2）不可比，即非支配。 目的：得到一组非支配的解--Pareto最优解集。

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此压缩包中含有四种无损压缩算法（Huffman、算术编码、自适应Huffman、LZW） 本程序采用C++语言