遗传算法and多目标遗传算法_第1页
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文档简介

CONTENTSCONTENTS1基本概念23遗传算法NSGA-Ⅱ第一页，共18页。单目标和多目标

Whichisbetter？第二页，共18页。

FPareto占优第三页，共18页。Pareto最优解对于多目标优化问题，通常存在一个解集，这些解之间就全体目标函数而言是无法比较优劣的，其特点是:无法在改进任何目标函数的同时不削弱至少一个其他目标函数。这种解称作非支配解或Pareto最优解.Pareto最优前沿Pareto最优解的集合称为Pareto最优前沿第四页，共18页。遗传算法2第五页，共18页。问题:1、产生初始种群第六页，共18页。2、计算适应度第七页，共18页。选择：具有随机性和进化性。

进化性：选择适应度高的个体进入下一代。

随机性：按照概率选择适应度高的进入下一代。第八页，共18页。交叉单点交叉第九页，共18页。双点交叉变异交叉变异产生新解，防止陷入局部最优第十页，共18页。迭代优化选择交叉变异最优解第十一页，共18页。3NSGA-Ⅱ全称：Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm-Ⅱ非支配排序遗传算法，目前最流行的多目标进化算法之一。

第十二页，共18页。快速非支配排序法—分级

第十三页，共18页。拥挤度比较算子

--拥挤度的确定

第十四页，共18页。拥挤度比较算子--拥挤度比较算子

第十五页，共18页。精英策略第十六页，共18页。开始输出进化代数Gen=1,初始化种群

Gen=最大代数Gen=Gen+1交叉,变异

i=i+1YN

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