改进非支配排序遗传算法NSGA-II代码matlab实现

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大数据-算法-非支配排序遗传算法NSGA的研究与应用.pdf

这是具有非支配排序和拥挤距离方法 (MOBO2) 的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 Matlab 代码。开发了三个版本的 MOBO， 如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 在这三个版本中，总体而言，MOBO2 方法与其他两种方法相比具有更好的性能。 这是为解决无约束优化问题而编写的。 然而，它也可以通过约束处理方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应修改。 根据问题需要修改常用参数和算法特定参数。 MOBO算法的详细信息，请参考和引用如下： 达斯，AK，尼库姆，AK，克里希南，SV 等。多目标倭黑猩猩优化器（MOBO）：用于多标准优化的智能启发式。 知识信息系统（2020）。https://doi.org/10.1007/s10115-020-01503-x

pareto.py 多目标问题的非支配排序 通过和 pareto.py在纯Python中实现了epsilon pareto.py的排序。 它将一个或多个解决方案文件分类为帕累托有效（或“无名”）集合。 解决方案可以包含目标以外的其他列，这些列将不加分类地传递到输出中。 默认情况下，输出行从输入中逐字复制。 pareto.py假定最小化，但它支持最小化和最大化。 这种排序采用所需的输出分辨率（ε）。 如果需要严格的非支配排序，则可以通过将epsilons任意设置为较小来近似（在某种程度上，这里涉及浮点除法。）默认情况下，1e-9的epsilon分辨率将有效地导致严格的非支配排序。 。 排序之前的数据。 目标f1和f2都应最小化。 经过epsilon终止排序后的数据。 红色的epsilon盒及其中的所有解决方案均占主导地位。 标记的解决方案是epsilon终止的。 显示了以各种epsi

本论文介绍了新颖的NSGA-III算法，并将其应用于高维的目标优化中，取得良好结果。

为进一步提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出一种多策略融合改进的多目标粒子群优化算法.首先,引入分解思想以增加Pareto解集的多样性;然后,在速度和位置更新时,引入“多点”变异,即随着迭代次数的递增,根据相应判据对位置的更新作出不同的变异,避免算法早熟现象的发生;最后,将更新后种群和最优解集进行非支配排序,最优解放入精英外部存档.仿真实验结果表明,与另外4种进化算法对比,所提出算法表现出良好的整体性能.

完整代码，可直接运行

针对生产过程中生产作业的优化调度问题，以生产质量、效率和成本阈值为约束条件，基于集对分析建立了的生产质量—效率—成本控制的生产作业多目标优化模型；利用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解优化模型，得到相对确定条件下质量—效率—成本控制的Pareto最优解集。决策者依据实际生产过程需要，为各项生产作业从Pareto最优解集中筛选最合理的调度方案。最后，通过算例仿真验证了结合集对分析与NSGA-Ⅱ的方法解决生产作业多目标优化问题的准确性、有效性和实用性。

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