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。
2021-12-24 15:51:21
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一个简单而快速的NSGA-II，可以处理受约束的问题。
两个主要特点是： - 可以在同一个/单独的文件中包含约束- 可以用许多有趣的设计（用户可以选择一些起点）来播种初始一代。
2021-12-16 18:52:08
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非支配排序遗传算法matlab代码NSGA-III：非支配排序遗传算法，第三版—
MATLAB实现
这是MATLAB中NSGA-III（非主导排序遗传算法，第三版）的实现。
有关更多信息，请访问以下URL：
引用这项工作
您可以按如下所示引用此代码：
Mostapha
Kalami
Heris，NSGA-III：非支配排序遗传算法，第三版—
MATLAB实现（URL：），Yarpiz，2016年。
2021-11-23 10:39:09
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这是 NSGA-III 的 MATLAB 实现。 Jan 和 Deb 扩展了众所周知的 NSGA-II 来处理多目标优化问题，使用参考点方法，具有非支配排序机制。 新开发的算法简称为：NSGA-III。 主要参考文件可在此处获得： http : //doi.org/10.1109/TEVC.2013.2281535 。 有关更多信息，请参见以下链接： http://yarpiz.com/ypea126
2021-11-06 13:22:11
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考虑综合能源系统实际情况，提出了一种基于改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的综合能源多主体利益均衡优化调度方法。将综合能源系统分为三大主体，分别为综合能源服务商、可再生能源拥有者以及用户，引入综合需求响应、储能、储热等能量枢纽技术的数学模型，并结合电动汽车响应模型，从多主体利益均衡角度出发构造了综合能源多主体优化调度模型。以主体间利益均衡为目标，采用基于超平面投影的非支配排序遗传算法对模型进行求解，得到最优Pareto前沿，并利用逼近理想解法寻得各机组最优出力分布，通过仿真对比说明了所提模型的有效性与实用性。
2021-08-13 16:09:16
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本文档是博客《多目标快速非支配排序遗传算法-NSGA-II》中所需要拜读的参考文献论文，包含了NSGA,NSGA-II，NGPM手册及Deb K 所撰写的与NSGA相关的部分论文，
2021-08-01 16:30:44
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