MOEA-NSGA-II 多目标进化算法MATLAB程序 NSGA MATLAB程序
2021-11-25 21:26:19
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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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针对带约束的高维多目标优化问题,设计一种基于参考点的约束支配关系(RPCDP),将可行解与不可行解作为一个整体看待,进而综合考虑它们的收敛性、多样性和可行性,并基于此提出用于解决约束高维多目标优化问题的NSGA-III算法.将所提出算法与著名的3种约束高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在标准测试函数集CDTLZ上,相对于其他算法,所提出算法的解集具有更好的收敛性和分布性.
2021-11-15 20:04:23
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【VRP问题】基于NSGA算法求解多中心VRP问题matlab源码.zip
2021-11-13 17:20:53
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NSGA—II is a fammous algorithm used to solve two multi-objective optmization.
2021-11-12 10:30:23
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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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针对NSGA-II算法在模拟二元交叉算子（SBX）算子，收敛速度和分集性能方面的不足，将反向学习机制（RLM）应用于初始化和进化过程。通过一系列的ZDT测试函数在收敛性和多样性评估两个方面，表明改进的NSGA-II算法在收敛速度，收敛性和多样性方面都优于NSGA-II算法。
2021-11-05 21:39:20
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整个系统（目标）的整体效率和燃料使用受抽气压力 (opt.vars) 的影响。 热力学状态已通过 MATLAB 中的 CoolProp 工具箱提取。
首先，我们必须以最大化效率然后最小化燃料使用的方式指定压力。 这个过程是一个单目标优化。 之后，我们不得不同时优化两个目标，这是一个多目标优化。 对于此过程，我们在MATLAB中使用了NSGA（II）。 结果报告了获得的帕累托前沿。
PS：NSGA（II）是非支配排序遗传算法（版本2），它是一种进化方法。 （元启发式）
2021-10-27 10:25:10
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