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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。
2021-03-25 09:12:23
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对于多目标优化问题，需要求包含大于等于2目标的解，如何比较解成为一个难题。学术界引入经济学中pareto占优的概念来比较有多个目标解的优劣，本案例求2个算法在7个案例集上10次运行的pareto前沿
2021-03-23 22:49:04
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为了降低约束求解的规模，提出了使用图元—参数图来分解模型的几何约束关系，将其分解为几个独立的子问题来分别进行求解。同时，使用粒子群优化算法对每一个子问题的约束方程组进行优化求解，并综合各个子问题的解来获得原问题的解。在实验中，将所提出的方法应用于HUST_CAID系统中。实验结果表明：该方法能够有效地完成二维几何约束关系的求解。
2021-03-23 21:38:26
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这是一个基于NSGA2的多目标遗传算法，运行时提供一个名为gadata的文本文档，里面用于确定参数范围。例如：0 1 0 1 表示x1，x2的范围是0到1
2021-03-22 18:41:51
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将NSGA2传统标准程序进行注释，并应用在微电网的经济优化上，文件中的sj,xlsx是风电光伏负荷数据，evaluate_objective.m是目标函数并且注释，initialize_variables.m这里可以进行条件约束。
此程序可使新手轻松入门多目标优化问题和NSGAII算法。
2021-03-22 10:28:43
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拉格朗日乘子法 约束优化问题的标准形式为 min f ( x, x Rn s.t g (x ) 0,i 1,2, m i h (x ) 0, j 1,2,l j 其中 f , g , h : Rn R i j 约束优化算法的基本思想是 通过引入效用函数的方法将约束优化问题转换为无约束问 题再利用优化迭代过程不断地更新效用函数以使得算法收敛 1. 罚函数法 罚函数法内点法的主思想是在可行域的边界上
2021-03-21 20:36:18
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可运行的NSGA-2优化算法，可自由设置目标函数及约束函数，作者几乎在每行代码后面加入了中文注解，以便使用者更好的理解算法原理。
2021-03-17 22:08:01
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