NSGA相比于普通遗传算法，该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和变异算子与简单遗传算法没有区别。而NSGAII和NSGA相比，它使用了精英策略，即将父代种群与其产生的子代种群组合，共同竞争产生下一代种群，有利于保持父代中的优良个体进入下一代，并通过对种群中所有个体的分层存放，使得最佳个体不会丢失，迅速提高种群水平；提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要
1.nsgaⅢ算法总框架nasga3算法框架分为三个部分： （1）初始化种群，随机产生种群规模为N的父代种群pt （2）更新种群，pt种群通过交叉变异产生新的规模为N的子代种群qt（SBX，多项式变异） （3）选择操纵，通过选择机制从rt=pt∪qt（种群规模为2N）选出优秀的规模为N的种群1.1更新操作1.SBX 2.多项式变异1.2 选择机制1.第一步采用非支配排序将种群RT分成不同的非支配曾
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2024-06-05 14:03:10
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一看草稿里文章都堆积几十篇了，清理库存1~一直都想把关于python的知识点总结一下，因为基础不牢，地动山摇啊。切忌眼高手低，好记性总是不如烂笔头，趁着十一假期，就把平常参考资料中的琐碎知识点总结总结。别人有大众的菜鸟教程，我这也算是自己的菜鸟教程吧。。。。。2 、Python基础语法2.1缩进规则行尾的“：”表示下一行代码缩进的开始。缩进只使用空白实现，必须使用4个空格来表示每级缩
1、NSGA-II算法原理NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II， NSGA-II）。该算法是由 NSGA 改进而来的，用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略三种方法。(1
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2024-09-10 11:39:39
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2.使用Python解释器2.1 调用解释器Python解释器通常安装/usr/local/bin/python3.7 在那些可用的机器上; 放入/usr/local/binUnix shell的搜索路径可以通过输入命令来启动它：python3.7shell指令，由于选择解释器所在的目录是一个安装选项，其他地方也是可能的; 请咨询您当地的Python大师或系统管理员。
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2023-12-01 11:14:07
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NSGA3处理离散变量代码python
在项目中，我遇到了一个有趣的挑战：使用非支配排序遗传算法III（NSGA-III）处理离散变量。这个问题不仅影响了算法的性能，还使得最终的优化结果大打折扣。我们这一部分将通过详细分析问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化来深化理解。
### 问题背景
当我开始使用NSGA-III进行多目标优化时，期望能够处理多种类型的变量，包括连
（ 安装软件一定看官方文档，别自己瞎鼓捣，浪费时间；官方文档在实际安装中出现问题了，再寻求博客等第三方找线索，但也不是盲目的操作。）ns-3 官方链接：https://www.nsnam.org/wiki/Installation切记：不要改ubuntu下的下载链接镜像sources.list，可以一步一步执行完成依赖环境的安装备注：pip无法定位，通过sudo apt install pytho
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2024-01-29 12:13:50
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5种内置数据结构：列表、元组、字典、集合、字符串。列表、字典、字符串三种被称为线性结构。针对线性结构的操作有：切片、封包和解包、成员运算符、迭代。针对数据结构的操作有解析式：解析式分为列表解析、生成器解析、集合解析和字典解析。后面三种是Python3.x特有的。基本框架如下：一、列表：Python中最具灵活性的有序集合对象类型列表可包含任何种类的对象：数字、字符串、字典、集合甚至其他列表，这个特性
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2023-12-04 17:53:22
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目录1.VGG网络简介一.VGG概述 二.VGG结构简介2.VGG的优点3.VGG亮点所在计算量感受野1.VGG网络简介一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通
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2023-08-18 15:39:52
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在现代优化问题中，遗传算法与多目标优化越来越受到关注。NSGA-III（非支配排序遗传算法第三版）作为一种流行的多目标优化算法，其有效处理连续变量非常好，而对离散变量的支持则相对薄弱。本文将详细探讨如何将离散变量列表与NSGA-III结合，进行目标编码优化。
## 问题背景
在许多实际应用中，优化问题不仅涉及连续变量，还往往包含离散变量。例如，在配置机器学习模型的超参数、选择适当的特征或者进行
什么是 CGICGI 目前由 NCSA 维护，NCSA 定义 CGI 如下：CGI(Common Gateway Interface),通用网关接口,它是一段程序,运行在服务器上如：HTTP服务器，提供同客户端 HTML 页面的接口。网页浏览为了更好的了解 CGI 是如何工作的，我们可以从在网页上点击一个链接或 URL 的流程：1、使用你的浏览器访问 URL 并连接到 HTTP web 服务器。2
文章目录前言一、什么是NSGA-II？二、学习NSGA-II1.快速非支配排序算法2.密度估计3.拥挤比较算子4.主循环5.代码6.总结 前言NSGA-II适用于复杂的多目标优化问题，是K-Deb教授在2000年在一篇paper《MOEAs — A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: nsga2》提出。Keywords： opt
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2023-11-30 12:53:29
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????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。???本文内容如下：??? ⛳️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，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
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定位元素时经常会出现定位不到元素，这时候我们需要观察标签的上下文，一般情况下这些定位不到的元素存放在了frame或者放到窗口了，只要我们切入进去就可以很容易定位到元素。处理frame时主要使用到switch_to.frame()（切入frame也可以些写成switch_to_frame，不过这个已经用的很少了）和switch_to_defau
1. 非支配排序遗传算法(NSGA)1995年，Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms，NSGA)。这是一种基于Pareto最优概念的遗传算法。(1) 基本原理NSGA与简单的遗传算法的主要区别在于：该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和变异算子与简单遗传算法没有区
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144807879
原创
2022-06-10 00:19:30
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????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。???本文内容如下：??? ⛳️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，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
# 如何在Python中实现NSGA-II算法
非支配排序遗传算法II（NSGA-II）是一种常用于多目标优化问题的算法。本教程将逐步教你如何在Python中实现这一算法。让我们先看一下整个流程，然后再深入到每一步的具体实现中。
## 整体流程
下面是实现NSGA-II算法的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
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# 使用Python实现NSGA-II算法
## 引言
随着科学技术的快速发展，多目标优化问题在多个领域中的应用日益广泛，如工程设计、经济学、环境保护等。而非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 是一种流行的多目标优化算法，其以其优秀的性能和简单性而受到青睐。本篇文章将深入探讨NSGA-II算法，并通过Python实现一个简单示例，帮助大家更好地理解这一算法。
## NSGA-II算法
