NSGA-II算法详细介绍

最新推荐文章于 2025-02-26 15:16:39 发布
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NSGA-II是一种用于多目标优化的算法，它利用非支配排序评估个体并维持解的多样性。通过计算拥挤度距离，防止解决方案过度集中。种群大小和遗传操作概率是其关键参数。

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NSGA-II算法是一种多目标优化算法，它是Niching方法的一种改进，可以用于解决具有多个目标函数的优化问题。

该算法的基本思想是通过使用一种称为非支配排序的技术来评估个体的优劣。在这种排序中，个体被分为不同的等级，其中第一等级包含那些在所有目标函数中都最优的个体，第二等级包含那些不属于第一等级但在至少一个目标函数上优于第一等级的个体，以此类推。

NSGA-II算法还使用了拥挤度距离的概念，以保持解的多样性。拥挤度距离是指每个个体周围的密度，如果两个个体之间的距离过小，则它们的拥挤度距离就会变大，从而避免解集中在同一区域。

在NSGA-II算法中，种群大小和交叉、变异的概率是关键的参

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4.1 NSGA-II算法概述 1995年，Srinivas和Deb提出了非支配遗传（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA）算法[42]。NSGA算法是以遗传算法为基础并基于Pareto最优概念得到的。NSGA算法与基本遗传算法的主要区别是其在进行选择操作之前对个体进行了快速非支配排序，增大了优秀个体被保留的概率[43]，而选择、交叉、变异等操作与基本遗传算法无异。经过诸多学者的研究测试，NSGA算法比传统的多目标遗传算法效果更好。但是在实际应用中发现
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