资源简介
多目标优化免费NSGA-II代码+详细解释(详见文章)该函数基于求解多目标最优解的进化算法,即目标的帕累托前沿。最初只输入种群大小和回采标准,或算法自动停止的总代数。您将被要求输入目标函数的数量、决策变量的数量以及决策变量的范围空间。您还必须通过编辑evaluate_objective()函数来定义自己的目标函数。
代码片段和文件信息
function population = bestfitstatis(population M V)
aaa = 1;
for i = 1 : V
tempvector = population(:M+i);
[~index] = sort(tempvector);
[~index] = sort(index);
population(:M+V+i) = index;
clear tempvector index
end
tempvalue = population(: M+V+1:M+V+V);
[~index] = sort(tempvalue‘‘descend‘);
[~index] = sort(index);
population(:M+V+1:M+V+V) = index‘;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2016-02-03 23:33 NSGA-II\
文件 134157 2014-02-12 12:55 NSGA-II\NSGA II.pdf
文件 404 2016-02-03 21:08 NSGA-II\bestfitstatis.m
文件 2216 2014-02-12 12:55 NSGA-II\evaluate_ob
文件 7094 2014-02-12 12:55 NSGA-II\genetic_operator.m
目录 0 2016-01-29 13:28 NSGA-II\html\
文件 7254 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\evaluate_ob
文件 15130 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\genetic_operator.html
文件 6575 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\initialize_variables.html
文件 19336 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\non_domination_sort_mod.html
文件 21283 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\nsga_2.html
文件 6402 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\ob
文件 8174 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\replace_chromosome.html
文件 10253 2014-02-12 12:55 NSGA-II\html\tournament_selection.html
文件 3447 2016-02-03 21:06 NSGA-II\initialize_variables.m
文件 1316 2014-02-12 12:55 NSGA-II\license.txt
文件 8503 2014-02-12 12:55 NSGA-II\non_domination_sort_mod.m
文件 9941 2016-02-03 21:10 NSGA-II\nsga_2.m
文件 3601 2014-02-12 12:55 NSGA-II\ob
文件 4120 2014-02-12 12:55 NSGA-II\replace_chromosome.m
文件 1960 2016-02-03 21:12 NSGA-II\solution.txt
文件 5028 2014-02-12 12:55 NSGA-II\tournament_selection.m
文件 1316 2014-02-12 12:55 license.txt
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