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文檔簡介

1、多目標(biāo)遺傳算法BY：*大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院CONTENTSCONTENTS1基本概念23遺傳算法NSGA-單目標(biāo)和多目標(biāo)FPareto占優(yōu)Pareto最優(yōu)解對于多目標(biāo)優(yōu)化問題，通常存在一個(gè)解集，這些解之間就全體目標(biāo)函數(shù)而言是無法比較優(yōu)劣的，其特點(diǎn)是:無法在改進(jìn)任何目標(biāo)函數(shù)的同時(shí)不削弱至少一個(gè)其他目標(biāo)函數(shù)。這種解稱作非支配解或Pareto最優(yōu)解.Pareto最優(yōu)前沿Pareto最優(yōu)解的集合稱為Pareto最優(yōu)前沿遺傳算法2問題問題:2min ( )0,63g xxx 1 1、產(chǎn)生初始種群、產(chǎn)生初始種群2 2、計(jì)算適應(yīng)度、計(jì)算適應(yīng)度2( )( )0,63f xg xxx x( )f x選擇

2、：具有隨機(jī)性和進(jìn)化性。 進(jìn)化性：選擇適應(yīng)度高的個(gè)體進(jìn)入下一代。 隨機(jī)性：按照概率選擇適應(yīng)度高的進(jìn)入下一代。交叉交叉單點(diǎn)交叉crandpcrandp雙點(diǎn)交叉crandpcrandp變異變異crandpcrandp交叉變異產(chǎn)生新解，交叉變異產(chǎn)生新解，防止陷入局部最優(yōu)防止陷入局部最優(yōu)迭代優(yōu)化選擇交叉變異最優(yōu)解3NSGA-全稱：Non-dominated Sorting Genetic Algorithm- 非支配排序遺傳算法，目前最流行的多目標(biāo)進(jìn)化算法之一?？焖俜侵渑判蚍ǚ旨墦頂D度比較算子 -擁擠度的確定擁擠度比較算子-擁擠度比較算子精英策略開始開始輸出輸出進(jìn)化代數(shù)進(jìn)化代數(shù)Gen=1,初始化種群初始化種群Gen=最大代數(shù)最大代數(shù)Gen=

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