基于多种群遗传算法求解多目标优化问题
基于遗传算法的非支配排序算法NSGA II是用于求解多目标规划问题的一种方法.通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果.为优化帕累托最优解运用遗传算法对求解结果进行优化.但同时遗传算法具有未成熟收敛群体规模对性能影响大结果受初始值影响较大等缺点因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化运用移民算子联系各个种群运用精华种群保存每代最优结果.运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱
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用户评论
群体优化在多目标优化问题中表现出了很好的性能。
总体而言，本文对多目标优化问题的深入探究在实际应用中具有一定的可行性。
作者通过多种群遗传算法的优化结果，在多个环节均得到了显著提升。
此文中所谈及的算法方法清晰易懂，值得商榷和探究。
从理论分析、模型设计等角度对所述算法进行了充分验证，增加了算法的可靠性。
本文说明了在实践中如何利用遗传算法，并且提供了一定的理论支持。