徐奕的专栏

NSGA2算法NSGA-II多目标遗传算法概述http://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/NSGA2算法MATLAB实现（能够自定义优化函数）http://www.omegaxyz.com/2018/01/22/new_nsga2/NSGA2算法特征选择MATLAB实现（多目标）http://www.omegaxyz.co...

生物系统中，进化被认为是一种成功的自适应方法，具有很好的健壮性。基本思想：达尔文进化论是一种稳健的搜索和优化机制。大多数生物体是通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，优胜劣汰。演化计算正是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制而发展起来的通用问题求解方法。基本方法：演化计算采用简单的...

NSGA2算法MATLAB实现（能够自定义优化函数） 以前写了一个简单的NSGA2的算法能够用在ZDT1函数上：http://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzdt1/那个NSGA2的算法不具有普遍性，下面参考课国外的课题小组的代码重新修改了内部冗余内容，使之能够自定义优化函数。 更多内容访问omegaxyz.comNSGA2的过程为：

在看C++实现之前，请先看一下NSGA-II算法概述http://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来，其改进主要是针对如上所述的三个方面： ①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了计算的复杂度，另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并，使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取，从而保留了

图片不清楚请看多目标问题详解：多目标问题详解 定义：若干冲突或相互影响条件约束下在给定区域内寻找尽可能的最优解（非劣解）。 关键词：条件约束，折中最优解（解并非唯一是与单目标优化问题的本质区别） 文字描述： D个决策变量参数； N个目标函数； m+n个约束条件。 数学描述：X（小写）为D维决策向量；y为目标向量；N为优化目标总数；gi(x)<=0和hj(x)为条件约束（为已知确定的可行