Constrained NSGA2.zip

带有约束条件的NSGA-2算法及过程解释。 可以参考我之前写的代码解释。 直接放到matlab中运行主函数，输入测试函数序号，就可以运行。

function child_offspring  = genetic_operator（parent_selected）
global V xl xu etac 

% 1. 交叉&变异
% 2. 选择锦标赛完成后的个体进行交叉变异；
% 3. 输出 ‘child_offspring‘. 

%% Reference 
% Deb & samir agrawal“A Niched-Penalty Approach for Constraint Handling in Genetic Algorithms“. 
%% SBX cross over operation incorporating boundary constraint
[N] = size（parent_selected1）;
xl1=xl‘;
xu1=xu‘;
rc=randperm（N）;
for i=1:（N/2）
    parent1=parent_selected（（rc（2*i-1））:）;
    parent2=parent_selected（（rc（2*i））:）;
    if （isequal（parent1parent2））==1 & rand（1）>0.5
        child1=parent1;
        child2=parent2;
    else 
        for j = 1: V  
            if parent1（j）               beta（j）= 1 + （2/（parent2（j）-parent1（j）））*（min（（parent1（j）-xl1（j））（xu1（j）-parent2（j））））;
            else
               beta（j）= 1 + （2/（parent1（j）-parent2（j）））*（min（（parent2（j）-xl1（j））（xu1（j）-parent1（j））））;
            end   
        end
         u=rand（1V）;
         alpha=2-beta.^-（etac+1）;
         betaq=（u<=（1./alpha））.*（u.*alpha）.^（1/（etac+1））+（u>（1./alpha））.*（1./（2 - u.*alpha））.^（1/（etac+1））;
        child1=0.5*（（（1 + betaq）.*parent1） + （1 - betaq）.*parent2）;
        child2=0.5*（（（1 - betaq）.*parent1） + （1 + betaq）.*parent2）;
    end
    child_offspring（（rc（2*i-1））:）=poly_mutation（child1）;           % polynomial mutation
    child_offspring（（rc（2*i））:）=poly_mutation（child2）;             % polynomial mutation
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        1465  2019-10-25 23:14  Constrained NSGA2\genetic_operator.m
     文件        1319  2015-02-24 10:48  Constrained NSGA2\license.txt
     文件         686  2019-10-25 18:27  Constrained NSGA2\normalisation.m
     文件         582  2015-02-24 10:48  Constrained NSGA2\poly_mutation.m
     文件         611  2019-10-25 23:24  Constrained NSGA2\replacement.m
     文件        3458  2019-10-25 05:54  Constrained NSGA2\test_case.m
     文件        1575  2019-10-25 23:12  Constrained NSGA2\tour_selection.m