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MATLAB Code for: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
Version 1.1 - November 2011 Programmed By:
S. Mostapha Kalami Heris (MatlabSite Member)-MATLAB Code for: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
Version 1.1
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Parsopoulos等采用罚函数法，利用非固定多段映射函数对约束优化问题进行转化，再利用PSO算法求解转化后问题，仿真结果显示PSO算法相对遗传算法更具有优越性，但其罚函数的设计过于复杂，不利于求解；Hu等采用可行解保留政策处理约束，即一方面更新存储中所有粒子时仅保留可行解，另一方面在初始化阶段所有粒子均从可行解空间取值，然而初始可行解空间对于许多问题是很难确定的；Ray等提出了具有多层信息共享策略的粒子群原理来处理约束，根据约束矩阵采用多层Pareto排序机制来产生优良粒子，进而用一些优良的
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matlab环境下实现的非支配排序遗传算法（NSGA-II），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-matlab environment to achieve non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), the algorithm quickly find the Pareto frontier and maintaining the diversity of the population has a goo
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Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
Version 1.1 - November 2011 Non-domin ated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
Version 1.1 - November 2011 Non-domin ated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)
Version 1.1 - Novemb
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教与学算法（TLBO），是一种非常好用人工智能算法，类似于遗传算法，可以用在算法寻优和调度排序等方面。-Teaching and learning algorithms (TLBO), is a very easy to use artificial intelligence algorithms, like genetic algorithm, the algorithm can be used in the optimization and scheduling sorting and so
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一种快速多目标遗传算法，NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它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，成为其他多目标优化算法性能的基准。-A fast multi-objective genetic algorithm, NSGA-Ⅱ is the most popular one multi-objective evolutionary algorithm, which reduces the non-dominated sorting genetic
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NSGAII(Non-Dominated Sorting in Genetic Algorithms) 进化算法，用于解决多目标问题的最经典算法，-a popular nondomination based genetic algorithm for multi-objective optimization
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工业中，用于换热网络优化的非支配排序遗传算法源程序-In industry, the non dominated sorting genetic algorithm is used to the optimization of the heat exchanger network
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NSGA-II非支配排序遗传算法，可避免陷入局部最优，属于全局算法-NSGA-II non dominated sorting genetic algorithm, can avoid falling into local optimal, belong to the global algorithm
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遗传算法，利用排序的方法进行淘汰，有详细的注释可以参考-Genetic algorithm, using the method of sorting-out, there are detailed notes can reference
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基于量子遗传算法的函数寻优算法，整理很全，希望帮助大家-Based on quantum genetic algorithm function optimization algorithm, sorting is very wide, we want to help
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非支配排序遗传算法MATLAB代码实例，用于非支配排序遗传算法优化-Non-dominated Sorting Genetic Algorithm MATLAB code examples for non-dominated sorting genetic algorithm optimization
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该程序是基于非支配排序遗传算法改编的实用型算法，该算法收敛速度快而且能够避免收敛在局部最优非常好用-The program is based on the practical non-dominated Sorting Genetic Algorithm algorithm adapted the algorithm converges faster and can avoid local optimum convergence in very handy
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NSGA2 matlab code (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) - An evolutionary multi-objective optimization algorithm
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多目标优化问题，文献参考，A Fast Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm for Multi-objective Optimization(multi-object optimization)
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多目标遗传算法是NSGA-II[1]（改进的非支配排序算法）,该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点：传统的非支配排序算法的复杂度为 ，而NSGA-II的复杂度为 ，其中M为目标函数的个数，N为种群中的个体数。引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性
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