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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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
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
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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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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博主毕设用到了，记录下来防忘记，比较具体，也分享给需要学习的同学。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
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2023-08-18 15:40:12
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文章目录一瞥NSGA-2算法简介NSGA_2算法主函数简单的错误检测Simple error checking目标函数Objective Function初始化种群Initialize the population对初始化种群进行排序Sort the initialized population开始进化过程Start the evolution process结果Result可视化Visuali
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2024-01-28 00:21:56
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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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好久没有写读书笔记了，今日写一下非支配排序遗传算法（NSGA-II）的原理，作为今后复习的一个参考，主要工作内容借鉴的一个很久以前下载的NSGA-II介绍的PPT，侵删。阅读前需要具备遗传算法（GA）知识，以及之前写过的一篇文章，多目标优化之帕累托最优 NSGA-II是基于NSGA-I进行改进的，深入学习可以阅读著名论文《A fast and elitist multiobjective gen
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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????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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原创
2022-06-10 00:19:30
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