遗传算法代码（NSGA-II）_NSGA-II资源-CSDN文库

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**遗传算法代码（NSGA-II）详解** 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法，广泛应用于解决多目标优化问题。在众多的遗传算法变种中，非支配排序遗传算法第二代（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是目前最常用且最有效的之一。本篇将详细介绍NSGA-II的基本原理及其在VC++6.0环境下的实现。 **一、NSGA-II概述** NSGA-II是由Deb等人于2000年提出的，主要用于处理多目标优化问题。与传统的单目标优化算法不同，多目标优化问题寻求的是一个非支配解集，而非单一最优解。NSGA-II通过引入快速非支配排序和拥挤距离的概念，有效地解决了多目标优化中的帕累托前沿构造和种群多样性保持问题。 **二、NSGA-II基本步骤** 1. **初始化种群**：随机生成一组解作为初始种群。 2. **适应度函数**：根据多个目标函数计算每个个体的适应度值，NSGA-II使用非支配排序作为适应度评价标准。 3. **选择操作**：执行选择操作，NSGA-II采用Pareto排序和拥挤距离比较进行选择，保留优秀的解并去除支配解。 4. **交叉操作**：父代个体通过交叉策略生成新的子代，以保持种群的多样性。 5. **变异操作**：对子代进行变异操作，以引入新的解决方案。 6. **迭代过程**：重复步骤2-5，直至达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 **三、VC++6.0实现** 在VC++6.0环境下，开发NSGA-II程序需要关注以下几个关键点： 1. **数据结构**：设计合适的数据结构来表示个体，包括决策变量、目标函数值以及用于非支配排序和拥挤距离的附加信息。 2. **算法库**：可能需要自定义函数库来实现遗传算法的操作，如随机数生成、交叉和变异等。 3. **界面设计**：虽然NSGA-II主要是后台运行，但可以提供简单的用户界面，如输入参数设置、结果显示等。 4. **编译与调试**：确保代码在VC++6.0环境下能够正确编译和运行，同时进行必要的性能调优和错误调试。 5. **结果可视化**：可以使用图表展示每次迭代后的帕累托前沿，以便于观察算法的收敛性和解的质量。 **四、NSGA-II关键组件** 1. **非支配排序**：根据个体间的帕累托关系进行排序，分为不同层的非支配解集。 2. **拥挤距离**：在同层的非支配解之间引入拥挤距离概念，用于处理相同适应度的个体，避免局部最优。 3. **选择策略**：NSGA-II采用基于非支配层次和拥挤距离的快速选择策略，保证了种群的多样性和拥挤区域的平衡。 4. **交叉与变异操作**：常见的交叉方式有单点、多点和部分匹配交叉，变异则有位翻转、区间变异等。 5. **终止条件**：通常设定为最大迭代次数、目标函数达到特定精度或种群多样性下降到一定程度。 **总结** NSGA-II是多目标优化问题的强大工具，其在VC++6.0中的实现涉及多种算法组件和编程技巧。理解和掌握这些细节，对于提升遗传算法的性能和应用范围至关重要。在实际应用中，开发者需要根据具体问题调整参数，优化算法以达到最佳效果。

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遗传算法代码（NSGA-II）（210个子文件）

nsga2r.bsc 185KB

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评论收藏

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zhourong22

2012-06-30

这个应该已经是NSGA-II的标准代码了，不过没什么注释，比较难用
sinat_27731251

2015-04-26

好多好多但是看不懂啊能有高手指点就好了
jzzlee

2015-05-05

注释较少，看不太懂
redkite5270

2013-09-20

最好有说明书，能够有应用范例最好！NSGA-II在具体应用中是需要自己编写目标函数的
Orange_hp

2012-06-26

NSGA-II在具体应用中是需要自己编写目标函数的，最好能有个详细说明，要不其他人不太方便用啊，比较程序不是自己写的！