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。
2022-05-02 00:45:29
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带精英策略的 NSGA 算法的研究与改进为解决区域水资源优化配置的求解提供了一种可行的方法，本章首先建立区域水资源可持续利用优化配置的数学模型，之后分析模型的特点以方便使用该算法求解，最后以厦门市水资源优化配置为示例，对传统的大系统总体优化遗传算法、NSGA-Ⅱ算法及带 TS 局部搜索与精英策略的 NSGA 算法求解具体问题进行了对比，说明了后者在实际应用中的优势，可以满足生成决策方案的要求。
2022-04-29 14:28:17
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基于支持向量机和NSGA-II算法的非晶合金变压器结构优化，matlab2017b仿真测试。变压器是当今社会不可或缺的电气设备，非晶合金变压器更是由于节能和环保的特点被国内电力部门所认可。本章选择非晶合金变压器作为研究对象，从变压器有限元仿真计算出发，通过采用正交实验与随机实验设计结合方法获得变压器参数样本空间，利用支持向量机对其电磁模型进行非参数建模，并验证模型的精度；接着使用NSGA-II算法对其结构进行优化，得到一组最优的变压器结构参数，并采用有限元模型验证优化结果的可靠性。
2022-04-28 12:05:24
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NSGA-Ⅱ（实数编码）
gen=500 ， pop=500 ，n=12，var-domain=[0,1]，fun=3；
Convergence metric
????
2022-04-20 14:55:03
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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】
2022-04-19 15:07:31
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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
2022-04-18 09:08:20
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非排序遗传算法 II (NSGA-II) 的可承受和压缩实现
此函数执行非排序遗传算法 II (NSGA-II) 以最小化连续函数。该实现是可以忍受的，计算成本低且压缩（该算法只需要一个文件：NSGAIII.m）。提供了一个“example.m”脚本以帮助用户使用该实现。还值得注意的是，为了便于理解，代码被高度注释。该实现基于 Deb 等人的论文。(2002)，“一种快速和精英的多目标遗传算法：NSGA-II”。
2022-04-15 18:04:56
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多目标优化非排序遗传算法能够解决混合整数非线性问题。
能够求解带约束的混合整数非线性规划。使用上述算法解决了几个基准问题，包括整数变量问题。
指南：
打开“NSGA_II_Abril_Test.m”。
选择您想要的“p”基准问题（p=2 ---> ZDT1 问题）。
运行“NSGA_II_Abril_Test.m”
2022-04-15 18:04:54
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