matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现(多个测试函数)
NSGA2算法matlab實現(多個測試函數)
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代碼描述
應用背景
除原NSGA2算法以外,不但編寫了收斂性指標以及均勻性指標,而且對ZDT1-6,DTLZ1-3等經典測試進行了測試,同時界面友好。同時內置了各個測試函數的理想pareto最優解集,做圖時同時畫出算法求解的結果以及最優結果,便于比較。
關鍵技術
NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目標進化算法之一,它降低了非劣排序遺傳算法的復雜性,具有運行速度快,解集的收斂性好的優點,成為其他多目標優化算法性能的基準。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基礎上提出的,它比 NSGA算法更加優越:它采用了快速非支配排序算法,計算復雜度比 NSGA 大大的降低;采用了擁擠度和擁擠度比較算子,代替了需要指定的共享半徑 shareQ,并在快速排序后的同級比較中作為勝出標準,使準 Pareto 域中的個體能擴展到整個 Pareto 域,并均勻分布,保持了種群的多樣性;引入了精英策略,擴大了采樣空間,防止最佳個體的丟失,提高了算法的運算速度和魯棒性。
代碼預覽
NSGA-II_the 1st
DTLZ1.xlsx
DTLZ2.xlsx
DTLZ3.xlsx
DTLZ7.xlsx
NSGA-II
NSGA II.pdf
convergence_nsga2.m
data.mat
evaluate_objective.m
genetic_operator.m
html
evaluate_objective.html
genetic_operator.html
initialize_variables.html
non_domination_sort_mod.html
nsga_2.html
objective_description_function.html
replace_chromosome.html
tournament_selection.html
initialize_variables.m
non_domination_sort_mod.m
nsga_2.m
objective_description_function.m
replace_chromosome.m
spacing_nsga2.m
test_convergence_nsga2.m
tournament_selection.m
visualization_nsga2.m
SCH.xlsx
ZDT1.xlsx
ZDT2.xlsx
ZDT3.xlsx
ZDT4.xlsx
ZDT6.xlsx
總結
以上是生活随笔為你收集整理的matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现(多个测试函数)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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