NSGA2算法matlab實現(多個測試函數)

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代碼描述

應用背景

除原NSGA2算法以外，不但編寫了收斂性指標以及均勻性指標，而且對ZDT1-6，DTLZ1-3等經典測試進行了測試，同時界面友好。同時內置了各個測試函數的理想pareto最優(yōu)解集，做圖時同時畫出算法求解的結果以及最優(yōu)結果，便于比較。

關鍵技術

NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目標進化算法之一，它降低了非劣排序遺傳算法的復雜性，具有運行速度快，解集的收斂性好的優(yōu)點，成為其他多目標優(yōu)化算法性能的基準。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基礎上提出的，它比 NSGA算法更加優(yōu)越：它采用了快速非支配排序算法，計算復雜度比 NSGA 大大的降低；采用了擁擠度和擁擠度比較算子，代替了需要指定的共享半徑 shareQ，并在快速排序后的同級比較中作為勝出標準，使準 Pareto 域中的個體能擴展到整個 Pareto 域，并均勻分布，保持了種群的多樣性；引入了精英策略，擴大了采樣空間，防止最佳個體的丟失，提高了算法的運算速度和魯棒性。

代碼預覽

NSGA-II_the 1st

DTLZ1.xlsx

DTLZ2.xlsx

DTLZ3.xlsx

DTLZ7.xlsx

NSGA-II

NSGA II.pdf

convergence_nsga2.m

data.mat

evaluate_objective.m

genetic_operator.m

html

evaluate_objective.html

genetic_operator.html

initialize_variables.html

non_domination_sort_mod.html

nsga_2.html

objective_description_function.html

replace_chromosome.html

tournament_selection.html

initialize_variables.m

non_domination_sort_mod.m

nsga_2.m

objective_description_function.m

replace_chromosome.m

spacing_nsga2.m

test_convergence_nsga2.m

tournament_selection.m

visualization_nsga2.m

SCH.xlsx

ZDT1.xlsx

ZDT2.xlsx

ZDT3.xlsx

ZDT4.xlsx

ZDT6.xlsx

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现（多个测试函数）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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