NSGA-2

基于遗传算法改进的GRNN多输入多输出回归预测，基于多目标遗传算法+GRNN的帕累托前沿求解，基于遗传工具箱调用GRNN模型的多目标求解

目录背影遗传算法的原理及步骤基本定义编码方式适应度函数运算过程代码结果分析展望完整代码下载链接：grnn多输入多输出训练测试，遗传算法改进grnn神经网络，NSGA-2多目标遗传算法，多目标遗传算法和grnn
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-12 15:53

【车间调度】NSGA-2算法求解多目标车间调度问题【含Matlab源码 893期】

⛄一、车间调度简介1车间调度定义车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加工车间顺序，从而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加工的零件要在m台机器上加工。问题需要满足的条件包括每个零件的各道工序使用每台机器不多于1次，每个零件都按照一定的顺序进行加工。2传统作业车间调度传统作业车间带调度实例有若干工件，每个工件有若干工序，有多个加工机器，但是每道
Matlab领域·2023-03-15 20:19

【车间调度】NSGA-2算法求解多目标车间调度问题【含Matlab源码 071期】

⛄一、车间调度简介1作业车间调度问题描述作业车间调度问题（JobShopScheduling,JSP）是最经典的几个NP-hard问题之一。其应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，汽车加工流水线等。JSP问题描述：一个加工系统有M台机器，要求加工N个作业，其中，作业i包含工序数为Li。令，则L为任务集的总工序数。其中，各工序的加工时间已确定，并且每个作业必须按照工序的先后
Matlab领域·2023-03-15 20:49

NSGA-3优化算法介绍及案例实现（三个测试函数DTLZ1、DTLZ2和DTLZ3）

NSGA-3优化算法介绍及案例实现目录NSGA-3优化算法介绍及案例实现0研究背景1NSGA-3算法的简单介绍1.1与NSGA-2算法的不同1.2NSGA-2算法的详细说明2NSGA-3算法的案例实现2.1
昔时扬尘处·2023-01-20 15:51

（MATLAB代码分享、可运行）基于NSGA-2算法的多目标水电站电力调度优化

问题描述光伏发电的随机性、波动性和间歇性限制了电网对光伏发电的接纳能力，随着光伏发电的快速发展，提高光伏的消纳能力是一个亟待解决的大问题。利用水电和光伏进行联合发电是一条提高光伏消纳能力新的途径。本文建立了短期的优化调度模型，以调度期内调峰能力最大和互补系统的出力和负荷需求的偏差最小为目标函数，采用模拟退火粒子群算法进行求解，处理多目标问题时采用拥挤距离排序，并采用外部档案的方法进行数据维护，最终
运筹不帷幄·2022-12-07 14:49

【车间调度】基于NSGA-2的求解多目标柔性车间调度算法

柔性作业车间调度问题(FJSP)是经典作业车间调度问题的重要扩展,其中每个操作可以在多台机器上处理,反之亦然。结合实际生产过程中加工时间、机器负载、运行成本等情况,建立了多目标调度模型。针对NSGA2算法收敛性不足的缺陷,引入免疫平衡原理改进NSGA2算法的选择策略和精英保留策略,成功避免了局部收敛问题,提高了算法的优化性能。通过与启发式规则以及多种智能算法进行比对仿真实验,改进的NASA2算法能
Matlab科研辅导帮·2022-11-24 09:21

【Simulink】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数（四）—— 一阶带时延的被控对象

目录0研究背景1多目标优化算法的简单介绍1.1NSGA-2算法的简单介绍1.3NSGA-2算法的案例实现2被控对象与适应度函数的设计2.1被控对象的介绍2.2适应度函数的设计3PID参数整定3.1NSGA-2算法的PID参数整定3.3NSGA-2算法的PID参数整定仿真图4参考文献0研究背景写在前面： 1.本代码基于MATLAB2019a版本，低版本或者不同版本可能会报错，mdl文件或slx文件打
昔时扬尘处·2021-04-19 17:10

NSGA_2 Matlab 算法详解完整代码 中文注释详解

文章目录一瞥NSGA-2算法简介NSGA_2算法主函数简单的错误检测Simpleerrorchecking目标函数ObjectiveFunction初始化种群Initializethepopulation
和你在一起^_^·2020-07-28 21:15

【优化求解】基于NSGA-2的求解多目标柔性车间调度算法

柔性作业车间调度问题(FJSP)是经典作业车间调度问题的重要扩展,其中每个操作可以在多台机器上处理,反之亦然。结合实际生产过程中加工时间、机器负载、运行成本等情况,建立了多目标调度模型。针对NSGA2算法收敛性不足的缺陷,引入免疫平衡原理改进NSGA2算法的选择策略和精英保留策略,成功避免了局部收敛问题,提高了算法的优化性能。通过与启发式规则以及多种智能算法进行比对仿真实验,改进的NASA2算法能
天天matlab·2020-07-28 07:17

NSGA-2学习笔记

NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N.Srinivas和K.Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjectivefunctionoptimizationusingnondominatedsortinggeneticalgorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题：1。非支配
huagong_adu·2010-04-17 21:00

NSGA-2源代码分析(8)rancon.h

  找出当前Pareto级别的前沿，代码修改如下：if(*err_ptr1  1.0e-6 ){    pop_ptr->ind[j].flag = 0;}else if(*err_ptr1 > 1.0e-6 && *err_ptr2 ind[i].flag = 0;    break;}else{    if(*err_ptr1 ind[j].flag = 0;    }    else if(
lf8289·2008-04-22 11:00

NSGA-2源代码分析(1)源代码结构

NSGA2源代码可以由http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml上下载，下面将该算法源代码的结构组织。该结构由17个头文件和1个源文件组成，对每个头文件的分析如下：1。input.h2。init.h3。realinit.h4。decode.h5。random.h6。fun-con.h 7。ranking.h
lf8289·2008-04-17 14:00

NSGA-2学习笔记

 NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N.Srinivas 和K.Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjectivefunctionoptimizationusingnondominatedsortinggeneticalgorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题：1。非
lf8289·2008-04-14 17:00

NSGA-2学习笔记

NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N.Srinivas和K.Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjectivefunctionoptimizationusingnondominatedsortinggeneticalgorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题：1。非支配
maplele20·2008-04-14 17:00
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