NSGA

NSGA-II入门

NSGA-II入门觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~参考文献1参考文献2白话多目标多目标中的目标是个瓦特？
武科大许志伟·2020-07-01 05:30

Geatpy框架使用基于NSGA-II算法的多染色体多目标进化算法案例（moea_psy_NSGA2_templet）

本篇博客补充一个调用moea_psy_NSGA2_templet的demo：目标函数：maxf1=x1*x2+x3minf2=x1+x2-x3s.t.2*x1+x2-1<=0x1+2*x3-2<=0x1
呆萌的代Ma·2020-06-28 19:30

MOPSO 多目标粒子群优化算法

有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。
weixin_34162228·2020-06-28 12:56

对非支配遗传算法三的一些理解

之前在寻找求解高维目标优化问题的有效方法的时候，注意到了NSGA-III算法，大多数多目标进化算法在求解目标维数较低的问题时较为有效，当目标数目大于等于3的时候，也就是面对高维目标优化问题，很多方法由于维数增多选择压力下降
望百川归海·2020-06-25 14:06

CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索，CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS
晓飞的算法工程笔记·2020-04-15 19:00

Oracle体系架构和导入导出

nSGA和Oracle进程结合在一起，就是一个Oracle实
一群bug·2020-03-11 15:00

基于DEAP库的Python进化算法从入门到入土--（六）多目标遗传算法 NSGA-II

多目标优化简介多目标优化问题在很多实际工程问题中，我们的优化目标不止一个，而是对多个目标函数求一个综合最优解。例如在物流配送问题中，不仅要求配送路径最短，还可能需要参与运输车辆最少等。多目标优化问题的数学模型可以表达为：多目标优化问题通常具有如下特点：各目标函数往往相互冲突，无法同时取到最优解。这种冲突使得解的搜索变得更加复杂；各目标函数的单位不同，不能简单比较。因此多目标优化问题的合理解集通常是
ChaoesLuol·2019-12-07 01:50

NSGA-II

AFastandElitistMultiobjectiveGeneticAlgorithm:NSGA-II中文翻译目录1.NSGA-II简介2.NSGA-II详细介绍3.NSGA-II模拟结果4.参数设置问题
码灵薯·2018-07-17 17:31

NSGA-II 概述

NSGA-II的选择算法。主要包含三个部分：1.快速非支配排序要先讲一下支配的概念，对于解X1和X2，如果X1对应的所有目标函数都不比X2大（最小问题），且存在一个目标值比X2小，则X2被X1支配。
人工智能学习·2018-07-15 17:14

多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较

多目标进化算法系列多目标进化算法(MOEA)概述多目标优化-测试问题及其Pareto前沿多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较多目标进化算法-约束问题的处理方法基于C#的多目标进化算法平台
subtask·2018-03-24 14:31

多目标进化算法(MOEA)概述

多目标进化算法系列多目标进化算法(MOEA)概述多目标优化-测试问题及其Pareto前沿多目标进化算法详述-MOEA/D与NSGA2优劣比较多目标进化算法-约束问题的处理方法基于C#的多目标进化算法平台
subtask·2017-06-06 16:59

nsga 2学习

nsga2                           &
·2015-11-13 04:53

310实验室OTL问题----将写好的C++文件转换成Python文件，并将数据可视化

nbsp;   第一处：optimizer文件夹下的：optimizer.h文件中添加你所写代码的头文件  #include <OTL/Optimizer/Reference-NSGA-II
·2015-11-02 09:32

int范围内的RSA

花了几天的时间终于搞定了NSGA-II，周三晚开完
wocjj·2013-01-21 15:00

NSGA-2学习笔记

NSGA2主要是对NSGA算法的改进。
huagong_adu·2010-04-17 21:00

NSGA2代码分析——dominance.c

   该源文件中包含一个函数intcheck_dominance(individual*a,individual*b)，主要功能是比较两个个体的支配关系，该函数有三个返回值：0——两个体不可比较支配关系；1——a个体支配b；-1——b个体支配a。   两个个体的比较支配关系的方法如下：   1。如果a和b都违反约束条件：      (1).则约束值大的个体支配约束值小的个体。      (2).如
lf8289·2008-05-28 16:00

NSGA2代码分析——rank.c

   该源文件中就包含一个函数assign_rank_and_crowding_distance(population*new_pop)，主要功能是对种群new_pop里的个体进行Pareto分级排序，同时计算出每个个体的拥挤距离。   该函数的具体算法流程如下：1。初始化一个双向链表orig，含有pop_num个节点。每个节点包含三个域：索引、前续节点指针、后续节点指针。每个节点的索引（inde
lf8289·2008-05-28 15:00

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。
lf8289·2008-04-17 14:00

NSGA-2学习笔记

 NSGA2主要是对NSGA算法的改进。
lf8289·2008-04-14 17:00

NSGA-2学习笔记

NSGA2主要是对NSGA算法的改进。
maplele20·2008-04-14 17:00
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