matlab NSGA2算法求解选址及路径优化结合问题

01-有约束的NSGA-2算法matlab实现-Constrained NSGA2.rar

二维遗传算法matlab代码 multi-objective-optimization-NSGA2 multi-objective optimization NSGA2 A_SGA_QGA_master_0610 A_SGA_TSP A_SGA_with_quantum_0620文件夹 （5）QGA.py 原始的量子遗传算法； （6）QGA_numpy.py 经Numpy改造的量子遗传算法； （7）QGA_numpy_elite.py 经Numpy改造，并加入elite机制的量子遗传算法； （8）QGA_numpy_elite_comprason.py 经Numpy改造，并加入elite机制的量子遗传算法与普通遗传算法的对比； B_MOO_MOEAD0709 参考代码； B_MOO_NSGA2_0710 这是晓风提供的代码，根据MoeaPlat的MATLAB代码改写的Python，这个代码存在问题是运行效率慢。 B_MOO_NSGA2_0817未完成改造 无效代码 B_MOO_NSGA3_0810_PS PS-MOOPS-SL求解，行路径规划，初始化等相关的代码； 基于老的数据结构的方

【优化求解】基于NSGA2算法求解多目标优化问题matlab源码.zip

NSGA2优化算法Matlab求解多目标优化问题，遗传算法优化+帕累托排序，有效地解决了多目标优化问题，算例可行有效。

NSGA-Ⅱ是最流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了最为优秀的所有个体； ②引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度； ③采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。

nsga2 C语言代码，带有详细的注释。是遗传算法中的基本算法

基于非支配排序的多目标优化算法nsga2标准C代码

///// pymoo：Python中的多目标优化 我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。 安装 首先，请确保您已安装Python 3环境。 我们建议使用miniconda3或anaconda3。 官方版本始终在PyPi上可用： pip install -U pymoo 对于当前的开发人员版本： git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoo cd pymoo pip install . 由于为了加快速度，还可以编译某些模块，因此您可以仔细检查编译是否有效。 执行命令时，请确保不在本地pymoo目录中，因为否则将不使用站点包中已安装的版本。 python -c " from pymoo.util.function_loader import is_compile

多目标优化问题中，NSGA2是一种非常有效的求解多目标问题的方法，本人找了好久代码，都没找到可执行的，但是发现开源的matlab代码比较好用，只是下载需要money，下面就是我弄到的matlab开源的代码的主体，外加部分我自己的修改。说明一下，NSGA2为主函数，value_objective问题是添加多目标问题，我加了个ZDT11问题，貌似代码错了，好像是其中一个参数错了，下次改好再告诉大家。