论文研究-基于改进的NSGA-Ⅱ多目标优化方法研究.pdf

上传者: 39840650 | 上传时间: 2021-12-17 15:53:52 | 文件大小: 1.06MB | 文件类型: -
针对传统多目标优化算法在其领域存在的多个子目标不能同时取优的问题,提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)多目标优化方法。以多目标优化遗传算法为基础,多输入多输出的反向传播(back-propagation,BP)神经网络为适应度函数评价体系,保证算法快速收敛并搜索到全局最优解集。该算法在建模前对实验数据进行主成分分析,降低了运算时间和算法难度,通过在遗传进化过程中引进正态分布交叉算子(normal distribution crossover,NDX)和改进的自适应调整变异算子,实现了多个目标同时取优,保证Pareto最优解集快速、准确地获取。仿真实验使用UCI数据集,通过与其他常用的多目标优化算法对比,验证了改进的NSGA-Ⅱ算法精确度更高、收敛速度更快、稳定性更强。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明