该算法本人未用C#实现，将其博主中的代码加以更改，本算法原理参考博主。亲测有效。现将源码粘贴如下（请读者先弄懂原理，再读懂代码，方可加以改进）：%初始化代码
function f=initialize_variables(N,M,V,min_range,max_range)%f是一个由种群个体组成的矩阵
min=min_range;
max=max_range;
K=M+V;
fo
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2024-02-03 09:29:20
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知识点回顾 * Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex)主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 1.都是一个
目录正则表达式：re模块元字符正则表达式如何匹配任意字符：re.S贪婪匹配和非贪婪匹配1.贪婪匹配2.非贪婪匹配正则表达式的分组猫眼电影TOP100信息提取1.需求分析2.代码分析 3.编写程序正则表达式：re模块re模块有两种方式实现正则匹配方式一：lists=re.findall("he","hello world")方式二：pattern=re.complie("he")lists
# 快速非支配排序：多目标优化的利器
在现代优化和决策领域，快速非支配排序是一种非常重要的算法，尤其是在多目标优化的场景中。本文将介绍快速非支配排序的基本概念、原理以及Python实现，并结合示例代码帮助您理解如何在实际应用中利用这一算法。同时，我们还将用饼状图展示不同非支配等级的比例，帮助您更直观地理解。
## 1. 什么是非支配排序？
非支配排序用于评估不同解在多目标优化中的优劣。假设我
原创
2024-09-19 07:11:39
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非支配快速排序算法详解对NSGA-II的一个学习记录 为易于理解，只用三个点举例子。Np=3; %三个点
current_vector = [1:1:Np]'; %当前向量
current_pf=1; %先找F1
RANK = zeros(Np,1); %RANK初始化
all_perm =
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2024-04-02 15:55:56
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Pareto解：是非支配解。在多目标任务中，由于目标之间存在冲突，虽然有一个解在某个目标上是最好的，但在其他目标上可能是最差的。在改进这些目标的同时，势必会削弱其他目标的性能。在不削弱其他目标函数性能的前提下能改进至少一个目标的解称为Pareto解。 Pareto最优解：就是所有Pareto解中最好的一个解，能将至少一个目标函数优化到尽可能好而且不会削弱其他目标函数的性能。支配：A的所有都比B好，
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2024-01-28 06:26:10
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1. 前提排序算法（七） —— 快速排序排序算法杂谈（三） —— 归并排序的非递归实现 2. 快速排序与归并排序的递归快速排序（Quick Sort）与归并排序（Merge Sort）虽然都采用了递归地思想，但是其递归地本质却有所不同。快速排序，手动划分，自然有序。归并排序，自然两分，手动合并。 快速排序，是先通过划分（partition）算法，将数组两分，划分的过
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2024-06-21 06:34:12
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全排列算法的递归与非递归实现.出于语言特性问题,运行效率较低.在网上找的一个排序方法。最近要在计算能力不是很行的机器上做快速字母排序，还可能要做全排序，要求的时间太高，希望能搞些好的算法，牺牲点内存在所不惜。。 <
script language
=
"
JavaScript
"
>
<!--
//
全排列递归算法
非支配排序遗传算法（NSGA，NSGA-II ）一、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
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2023-11-01 19:57:11
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【多目标优化】1. 多目标优化的相关基本概念【多目标优化】2. 非支配排序遗传算法 —（NSGA、NSGA-II)【多目标优化】3. 基于分解的多目标进化算法 —（MOEAD)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Paret
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2023-10-17 23:55:36
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背景 我自己搞多目标的，看来一圈中文的ENS ，写的都是啥呀，我看不懂呀，我太菜了。花了一上午搞懂原理，然后一下午写完了python版的，当然写的很粗糙，可能还有很多可优化的点，遇到问题了在debug我理解的ENS 这东西其实挺简单，因为很早我就会了二维的情况，本科找工作刷力扣的时候接触的，
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2024-09-25 17:47:52
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快速排序递归与非递归python写在前面快速排序的递归函数快排的切分函数快排的非递归函数完整的源代码 写在前面众所周知，快速排序相对于选择排序，插入排序，冒泡排序等初级排序有着天然的优势。这是因为快排在交换元素的过程中，两个发生交换的元素，距离较远。比如插入排序，新的元素要在已经有序的序列中，一次又一次地找到它应该处于的位置，交换的次数远远高于快排。但是，使用快排时，要特别的小心，尤其是它的边界
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2024-07-30 13:01:17
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# 机器学习中的非支配排序遗传算法
## 简介
在机器学习领域，非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，NSGA）是一种常用的优化算法，用于解决多目标优化问题。与传统的单目标优化算法相比，NSGA 能够同时优化多个目标函数，从而找到一组更加均衡的解决方案。本文将介绍NSGA的基本原理、算法流程以及代码示例。
## NSGA的原理
原创
2024-06-25 04:44:56
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MOP_2. 非支配排序遗传算法 —（NSGA、NSGA-II)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
# 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 |
|------|----------------------------------
3 NSGA-II3.1 算法流程确定种群大小 n，交叉概率 t，迭代次数 g
随机产生 n 个个体，它们整体视为种群 P
for i = 1 to g
P = ∅
for j = 1 to n
产生一个 [0,1] 的随机数 a
if (a<t)
从 P 中随机选出两个个体作为父母
前言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要
一、获取代码方式获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【优化算法】非支配排序遗传算法（NSGA）【含Matlab源码 176期】
二、遗传算法简介非支配排序遗传算法NSGA(Non-dominated So rng Genetic Algor thms) 是由Srinivas和Deb于1995年提出的”。这是一种基于Pareto最优概念的遗传算法， 它是众多的多目标优化遗传算法中体现
原创
2022-01-29 09:26:59
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一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：
原创
2022-01-27 11:13:27
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NSGA一II的基本算法流程：（1）首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群; （2）其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群; （3）最后,通过遗传算法的基本操作产生新的子代种群:依此类推,直到满足程序结
