MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】 基于帕累托包络的选择算法II（PESA-II）（附MATLAB代码实现）

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分类专栏： 【数学建模应用】MATLAB算法实战案例精讲500篇 文章标签： matlab 算法 开发语言
于 2023-04-03 09:32:25 首次发布
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本文介绍了基于帕累托包络的选择算法II（PESA-II）的原理和MATLAB实现，详细阐述了帕累托支配关系和帕累托最优。同时，讨论了数据包络分析（DEA）的概念、类型和应用，包括DEA在效率评价中的角色。文章还提供了DEA模型的MATLAB代码示例。

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目录

前言

知识储备

数据包络分析(DEA)

特点

名词解释

类型介绍

案例简介

软件操作（SPSSPRO）

总结

算法原理

帕累托相关概念

帕累托支配关系

帕累托最优

算法流程

算法拓展

优化算法在 EIO 设计中的应用

EIO 的全局优化

算法实现步骤

优化结果分析

CST 软件仿真验证

代码实现

MATLAB

前言

基于帕累托包络的选择算法II（PESA-II）是一种多目标进化优化算法，它利用遗传算法的机制和基于帕累托包络的选择。PESA-II使用外部存档来存储近似的帕累托解决方案。亲本和突变体是根据根据档案成员的地理分布创建的网格从外部档案中选择的。这与MOPSO算法中使用的机制非常相似。实际上PESA-II是一种多目标遗传算法，它使用网格进行选择，并创建下一代。

己被成功应用于多目标优化领域，发展成为一个相对较热门的研究方向–进化多目标优化。进化算法通过在代与代之间维持由潜在解组成的种群来实现全局搜索，这种从种群到种群的方法对于搜索多目标优化问题的Pareto最优解集是很有用的。
PESA 4( the Pareto Envelope - based SelectionAlgorithm)是Corne 等人在2000年提出的一种多目标进化算法。在2001年，Corme给出了该算法的改进版本，即PESAII 5，采用了基于区域选择替代个体选择。

知识储备

数据包络分析(DEA)

数据包络分析是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法，它是评价多输入指标和多输出指标的较为有效的方法，将多投入与多产出进行比较，得到效率分析，可广泛使用于业绩评价。即用于评估投入

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】海洋捕食者算法（MPA）(补充篇) （附实战应用案例）
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结合实际案例，从算法背景开始一步步到最终代码实现，本系列文章主要以matlab代码为主，为照顾学习其他编程语言的小伙伴，大部分算法会附带python、Java、C++、R语言等市面上主流代码，满足各层面的用户学习。部分内容参见网络文献，如有侵权，请联系博主删除本专栏中涉及的MATLAB基础知识讲解篇详见文章内容主要包括算法背景、算法原理、算法优缺点、算法伪代码、算法的应用场景、算法的应用案例、算法的拓展以及多语言实现算法的代码化。
基于帕累托包络的选择算法 II (PESA-II)：用于进化多目标优化的 PESA-II 的结构化 MATLAB 实现-matlab开发
05-30
有关更多信息，请参阅以下链接： http://yarpiz.com/category/multiobjective-optimization
（2020更新）Matlab非支配排序遗传算法 PESA-II
09-17
基于Pareto的非支配排序遗传算法II (PESA-II)是一种多目标进化优化算法，它利用了遗传算法的机制以及基于Pareto包络的选择。 PESA-II使用外部存档来存储近似的Pareto解决方案。 基于基于档案成员的地理分布创建的网格，从这个外部档案中选择父类和突变体。 这与在MOPSO(这里)算法中使用的机制非常相似。 实际上，PESA-II是一个多目标遗传算法，它使用网格进行选择，并创建下一代。 该算法以结构化的方式实现，如果你熟悉MATLAB编程语言，你会发现在你的研究项目中使用这些代码很容易。
学习笔记--基于范围选择的进化多目标优化（PESA-II）
xt_18829518330的博客
10-16 2479
基于范围选择的进化多目标优化PASA-II 摘要：这篇文章对进化多目标优化算法提出了一个新的选择技术—目标空间中的选择单元是一个超长方体。在这项技术中，与给每个个体分配一个选择适应度不同的是，适应度值被分配给被当前至少一个接近帕累托前沿的个体占据的当前目标空间中的超长方体。然后从这块空间中随机选择个体作为结果。 第二部分简要介绍现代进化多目标算法中的选择方案以及基于区域选择的概念。第三部分算法测试...
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优化算法PESA-II的MATLAB源程序，可直接在MATLAB中调用
PESA-II：进化多目标优化中的区域选择方法
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本文描述了一种新的多目标进化优化算法的选择技术，其中选择单元是目标空间中的超箱（hyperbox）。在这种技术中，选择性适应度不是分配给个体，而是分配给目标空间中当前至少有一个个体占据的超箱，这些个体代表了当前对帕累托前沿的近似。因此选择了一个超箱，并且从这个超箱中随机选择了一个个体作为结果。这种选择方法被显示为比基于个体的选择更能敏感地确保沿帕累托前沿的发展良好扩散。
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
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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。
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