nsga2演算法
『壹』 NSGA2遺傳演算法在matlab具體使用方法，有源代碼該如何修改程序中的參數及設置
遺傳演算法在matlab里有兩個函數，分別是ga和gaoptimset，前者用來調用遺傳演算法，後者用來設定遺傳演算法的參數，具體內容可以doc ga查看，遺傳演算法有哪些參數可以直接在命令窗口輸入gaoptimset查看，祝好。
『貳』 aravind seshadri寫的nsga-ii演算法怎麼輸入目標函數
要的使用介紹：
objective_description_function.m 要自己重寫，主要是定義優化目標函數個數、隨機種子取值范圍等等。
evaluate_objective.m 是優化目標函數，當然要自己重寫了。
nsga_2.m是啟動函數，要設置兩個參數。
其他m文件基本不用改動。具體介紹看程序包里的html說明，演算法看pdf文件。
『叄』 NSGA-Ⅱ的介紹
NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目標進化演算法之一，它降低了非劣排序遺傳演算法的復雜性，具有運行速度快，解集的收斂性好的優點，成為其他多目標優化演算法性能的基準。
『肆』 NSGA2演算法
多目標的遺傳演算法。剛看的。希望能幫助你……
其實其他方面都和普通的遺傳演算法差不多，只是在選擇之前，要進行非支配排序，並且要計算crowding distance，選擇的時候，選擇非支配的rank小的，如果同意的rank時，選擇distance大的。
『伍』 ncga和nsga-ii遺傳演算法的區別
1 初始化染色體，這一步和粒子群初始化沒啥區別
2 採用二人或多人錦標賽形式，在配對池裡產生新的染色體子代，新生代種群規模為原來種群規模的一半。
3 針對新生代群體進行交叉和變異操作，以概率的方法判決進行交叉還是變異操作，一般來說，我們以較大的概率交叉，較小的概率進行變異，具體的交叉變異操作文獻上都有，和二進制遺傳演算法是不一樣的，一會兒我會講到。隨機選擇的一對父母染色體進行交叉操作會產生一對新的染色體，而變異操作僅僅是針對一個單親變異，所以只產生一個新的染色體。
4 合並原來的種群和後代種群，計算適應度值，輸出最優解空間
5 演算法結束。
『陸』 求助NSGA2演算法問題
NSGA-II特別的地方就在它的選擇過程上，其他的和其他演算法也沒什麼區別。 選擇過程分兩個部分： 1. 把種群分成一組Pareto非支配集。一個非支配集里的個體不被當前或之後非支配集里的任何個體支配。方法就是每次選出所有不被任何其他個體支配的非支配個體，從種群里刪除當一個非支配集，然後剩下的再不停重復這個過程，直到取完。 2. 按crowd distance排序。就是在各個維度左右相鄰個體的距離之和。 選擇的時候，先從前往後一個個取非支配集。取到手裡的個體數量大於等於需要的數量了，最後一個非支配集里再怎麼選？選crowd distance大的。
『柒』 使用NSGA2演算法是否需要先進行編碼還有怎麼看自己的決策變數有幾個
BIAS0:= (C-MA(C,2))/MA(C,2)*100;
BIAS1 := (C-MA(C,12))/MA(C,12)*100;
BIAS2 := (C-MA(C,26))/MA(C,26)*100;
BIAS3 := (C-MA(C,48))/MA(C,48)*100;
HXL:=V/CAPITAL*100;
D1:=INDEXC;
D2:=MA(D1,56);
DR2:=D1/D2<0.94;
E1:=(C-HHV(C,12))/HHV(C,12)*10;
E2:=(C-REF(C,26))/REF(C,26)*10;
『捌』 matlab 怎麼運行nsga2演算法
NSGA-II\BinaryTournamentSelection.m
.......\CalcCrowdingDistance.m
.......\Cost.m
.......\CreateEmptyIndivials.m
.......\Crossover.m
.......\Dominates.m
.......\GetCosts.m
.......\Mutate.m
.......\MyCost1.m
.......\MyCost2.m
.......\MyCost3.m
.......\MyCost4.m
.......\MyCost5.m
.......\MyCost6.m
.......\MyCost7.m
.......\New Folder\MyCost1.m
.......\NonDominatedSorting.m
.......\nsga2.m
.......\PlotFronts.m
.......\SortPopulation.m
.......\New Folder
NSGA-II
『玖』 NSGA_2需不需要像遺傳演算法那樣計算適應度函數
不需要的，NSGA-II里直接通過非支配排序來分級，後面再根據分級和精英保留策略來選擇更好的解
『拾』 nsgaii演算法能夠解決多目標優化問題嗎
將下屬兩個目標函數分別保存在兩個m文件中functionf1=func1(x)%第一目標函數f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4;functionf2=func2(x)%第二目標函數f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10;functionGA()clear;clc;closeallNIND=100;%個體數