做实验需要解决多目标优化问题，之前也没用过Matlab，看代码也是学习Matlab语法的过程，所以很详细的注解了基本上每一行代码，下面代码亲测可以直接运行，如果有问题的地方欢迎指正。下面代码可能有些长，主要是注释加的比较多,如果想要替换函数的话，直接在evaluate_objective里替换，在主函数里修改M和V即可目录一.NSGA-2算法简介二.NSGA-2算法整体流程图三.算法及各函数讲解1
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2023-11-30 08:46:55
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## NSGA-II算法在Java中的实现
NSGA-II是多目标优化问题中常用的一种算法，它通过利用遗传算法和非支配排序来求解多目标优化问题。本文将介绍NSGA-II算法在Java中的实现，并提供代码示例。
### NSGA-II算法简介
NSGA-II算法是非支配排序遗传算法的一种改进版本，它主要包括三个步骤：快速非支配排序、拥挤度计算和选择操作。通过这些步骤，NSGA-II算法能够快速
原创
2024-04-18 05:01:17
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目录预备知识多目标优化问题的解NSGA-II 简介快速非支配排序拥挤度精英策略部分代码展示1.预备知识 多目标优化的相关知识：支配：假设小明9岁，50斤，小红8岁，45斤，小明无论是岁数还是体重都比小红大，所以小明支配小红。互不支配：假设小明7岁，50斤，小红8岁，45斤，小明岁数比小红小，但体重比小红大，所以小明和小红互不支配。帕累托集：在这个集合中，任意两个解互不支配。非支配排序：将一组解分成
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2023-08-23 19:50:10
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1.软件版本matlab2021a2.本算法理论知识 NSGA-II适合应用于复杂的、多目标优化问题。是K-带精英策略的快速非支配排序，...
原创
2022-10-10 15:26:05
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目录1 电力系统环境经济调度数学模型2 算例——IEEE10节点2.1 数据 2.2 Python代
原创
2022-08-16 07:44:52
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不同生存条件下的同一物种因为自然选择、人工驯化、遗传漂变 形成不同的亚群或者亚种，群体进化研究就是用来追溯和揭示进化的过程。群体进化研究 全基因组重测序技术 ------自然群体各亚群的基因组信息，得到的SNP、Indel 和SV 和CNV 等变异的信息。然后根据SNP 讨论群体的遗传结构、基因情况、物种形成的机制和群体进化动态等生物学问题。群体进化的研究目的 1.物种起源和迁徙路线 2.
2017年11月27日NSGA ：Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm，非支配排序遗传算法NSGA和NSGA-ll都是基于遗传算法的多目标优化算法，都是基于Pareto（帕累托）最优解讨论的多目标优化Pareto支配关系 对于最小化多目标问题，n个目标分量fi（i=1,…,n）组成的向量f¯(X¯)=(f1(X¯),f2(X¯),...,fn(X¯))
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2024-07-01 19:44:57
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最近在看多目标检测，顺便记录一下。 常见检测模型：yolo系列、RCNN系列、SSD等。github链接：https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》是华中科大白翔老师的新作，发表于2019年
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2024-02-05 15:05:20
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作业车间调度问题描述作业车间调度问题（Job Shop Scheduling, JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。
原创
2021-07-09 16:20:16
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目录1.介绍2. NSGA-II2.1 快速非支配排序2.1.1 NSGA的传统非支配排序2.1.2 NSGA-II的快速非支配排序2.2 多样性保护(Diversity Preservation)2.2.1 NSGA的共享函数方法(sharing function)2.2.2 NSGA-II的拥挤距离方法(crowded-comparison)2.3 N
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2024-08-23 16:24:04
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Fst，用于衡量种群分化程度，取值从0到1，为0则认为两个种群间是随机交配的，基因型完全相似；为1则表示是完全隔离的，完全不相似。它往往从基因的多样性来估计，比如SNP或者microsatellites(串联重复序列一种，长度小于等于10bp)。是一种以哈温平衡为前提的种群遗传学统计方法。 下面从一个例子来看如何计算Fst： AAAaaa种群112525
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2024-10-09 15:42:15
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文章目录选址问题四个要素设施规划区域位置（距离）目标：三大问题：1.P中值问题 P-Median Problem2.P中心问题 P-Center Problem3.覆盖问题 Covering Problem（1）集覆盖问题（2）最大覆盖问题 选址问题是指在规划区域里选择一个或多个设施的位置，使得目标最优。四个要素设施、规划区域、位置（距离）、目标设施按照 设施的 空间维度 划分，可以将选址问题分
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2024-06-18 14:30:10
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1.算法简介 NSGA-II在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略。实验表
原创
2022-10-10 15:27:23
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# 使用NSGA-II实现非支配排序遗传算法
## 流程概述
在实现NSGA-II（非支配排序遗传算法）之前，理解算法及其步骤非常重要。下面的表格展示了实现这个算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不
一、检查运行环境1.确认是否安装pytorch GPU版2.确认自己的显卡是（NVIDIA显卡）N卡，且有12GB或者以上的显存3.确认下载好ChatGLM运行环境这是清华大学的开源文字生成对话模型下载地址，Hugging Face社区 https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 这是该模型的Demo脚本下载地址， GitHub社区 https://githu
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-10-09 19:03:11
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function nsga_2()%% Main Function% Main program to run the NSGA-II MOEA.% R
原创
2022-10-10 15:48:32
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1，什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据，解决程序问题的一组方法，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常使用时间复杂度来描述。空间维度：是指执行当
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2023-10-07 14:21:18
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**用Python 类实现两种排序BFS/DFS算法什么是BFS和DFS算法BFS和DFS算法代码实现BFS和DFS算法（第3讲）—— 从BFS到Dijkstra算法思路： 大家做这道题的时候，首先自己要创建很多的节点，然后自己构建节点之间的连接关系，打散时候排序，排序的话大家想想根节点有什么特点，很容易就会找到根节点的。 另外就是：创建节点可以有自己的创建方式，属性可以有input node 和
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2024-05-17 03:03:11
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