目录摘要：研究背景：微电网结构设计：双层优化调度逻辑：NSGA-Ⅱ求解方法：运行结果：本文Matlab代码分享：摘要：规划设计是微电网系统核心技术体系之一。

本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码实现1概述本文使用基于天牛须算法(BAS)改进的NSGA-Ⅱ算法对微电网多场景多目标优化调度问题进行求解。

一、NSGA-II简介NSGA-Ⅱ算法是KalyanmoyDeb等人于2002年在NSGA的基础上提出的，它比NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比NSGA大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子

为了解决这一问题,国内外研究学者在简单遗传算法的基础上,发展出了多种多目标优化遗传算法.本文研究的非支配排序遗传算法(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm,NSGA)及其改进算法NSGA

基于matlab的Nondominatedsortinggeneticalgorithm-II（NSGA-Ⅱ）多目标遗传算法，其优势是降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点

目录前言原问题（门外汉的表述）背景优化目标约束条件算法思路参考案例预期结果问题提炼（编程角度）三个min/max优化函数三个约束（实际还添加了优化函数2的非负约束）解决问题pyswmmpymoo完整代码供参考总结前言比较闲暇的时间，为了保持点编程的工作量，帮忙解决了一个小小的编程问题。由于本人并非该专业的学生，对于专业问题就门外汉了，本文主要以解决编程问题的思维来记录这个过程。原问题（门外汉的表述

1.多目标优化问题当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题，多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标，也就是目标函数之间存在着冲突关系，其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类：一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题，这种方法缺点明显；现在更多地是采用基于Pareto最优解的方法。2.Pareto最优解Pareto最优解是

目录一、什么是多目标优化？二、什么是NSGA-II三、NSGA-II的原理和过程Step1：初始化种群Step2：快速非支配排序（与后面的循环里的快速非支配排序原理不一致）Step3：选择、交叉、变异，生成新种群Step4：将父系种群和子系种群组合Step5：快速非支配排序（真正的核心）Step6：产生新的种群参考资料：2022.2.5韩老师十七课时（上）多目标优化：NSGA-II算法_哔哩哔哩_

目录常规归一化操作种群个体的自适应归一化操作计算种群理想点转换种群目标函数值计算每个坐标轴对应的极值点计算超平面与坐标轴的截距归一化种群目标函数值种群自适应归一化操作伪代码NSGA-Ⅲ代码获取方式参考文献近期你可能错过了的好文章上个月我们在多目标优化

新安江模型（集总式、半分布式）、LSTM洪水模拟模型NSGA-Ⅱ遗传算法提取研究区、模型代码、参数率定、数据前后处理与批量出图，可全部由代码实现。

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注：文中涉及到的所有子目标几乎都为最小化1多目标问题的数学形式2多目标的相关理论基础3基于分解的多目标进化算法基本思路：在给定权重偏好或者参考点信息的情况下，分解方法通过线性或者非线性方式将原多目标问题各个目标进行聚合，得到单目标优化问题。在对各个部分进行详细讲解之前，首先放上基于MOEA/D的一个基本流程做框架演示，如下图：3.1权重向量生成方法基于分解的多目标进化算法首先需要产生一组均匀分布的

Complexity)多目标0-1背包问题—MOKP两种算法的MOKP具体实施修复方法MOGLS的实施方案MOEA/D的实施方案参数设置实验结果评价指标结果MOEA/Dvs.NSGAⅡ利于实验对比的MOEA/D变体NSGA

基于platEMO的实验一些性能评价指标收敛性多样性总和衡量算法原理MOEA/DNSGA-Ⅱ实验观察DTLZWFGplatEMO:https://github.com/BIMK/PlatEMO一些性能评价指标收敛性多样性总和衡量算法原理MOEA/DNSGA-Ⅱ实验观察DTLZWFGPS：在platEMO平台运行的测试结果可能不是很具有代表性

1.算法简介NSGA-Ⅱ算法，即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。

故本文贴上NSGA-Ⅱ算法Matlab实现（测试函数为ZDT1）。

在看C++实现之前，请先看一下NSGA-II算法概述http://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来

多目标优化（一）简单的NSGA-Ⅱ写在前面：1、接触到的第一个多目标优化算法，对于2~3个目标真挺有效的；2、本文主要介绍自己理解的NSGA-IIMatlab程序实现，在学习中迷糊的地方都会点出来；3、

本博文是在之前两次多目标优化算法的学习成果上再次实验得到的结果，只是之前使用的编程语言为matlab和python，此次结果是用c语言编程得到的，图是用matlab画的，具体的算法解析请看我前面的两篇博文。1.https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/828765722.https://blog.csdn.net/qq_40434430/a

NSGA-

原文：AFastandElitistMultiobjectiveGeneticAlgorithm:NSGA-II翻译版：https://wenku.baidu.com/view/61daf00d0508763230121235.htmlNSGA-Ⅱ中文名是：一个快速和精英机制的多目标遗传算法。本文是作者接触的第一篇多目标算法论文，所以本文尽量引用原文的知识来聚合成一篇通俗易懂的小作。摘要：该文致力

多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ(NSGA2)注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的，基本上没有并行

NSGA-I1.非支配个体排序：i=1;forallj=1,2..,n;j!=i:比较xi与xj的支配关系，并标记；ifnoanyxj支配xi：则标记xi为非被支配个体；i=i+1;goto(2)，unitlall非支配个体被判断标记出来；thengetfirstF1={xi,xj,xk,...第一层非被支配个体}ignore被标记为非支配的x；do(1)-(6)untilall个体被标记为非支配

对于单目标优化问题，一般的遗传算法可以较为简单的得到较好的结果。但是，当问题扩展到多目标时，原先的遗传算法便不再适用了。因为目标之间通常有着较深的相互关系，一个目标的优化通常会影响到其余的目标，很难能够得到所有目标都达到最优的解。这时候，如何寻找合适的适应度函数便成解决多目标遗传算法的关键。如今，相关的算法已经有很多种了。包括妥协算法（compromiseapproach），GWASF-GA，SP