多目标优化算法(四)NSGA3的代码（MATLAB）

多目标优化算法(四)NSGA3的代码（python3.6）

本次资源为NSGA3的python代码，测试问题为DTLZ系列

MATLAB多目标优化计算

多目标规划是数学规划的一个分支。研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。又称多目标最优化。通常记为 MOP(multi-objective programming)。 多目标规划的概念是 1961年由美国数学家查尔斯和库柏首先提出的。多目标最优化思想，最早是在1896年由法国经济学家V.帕雷托提出来的。他从政治经济学的角度考虑把本质上是不可比较的许多目标化成单个目标的最 优化问题，从而涉及了多目标规划问题和多目标的概念。

NSGA-III完美运行MATLAB

多目标遗传发算法NSGA-III（基于参考点的非支配排序算法），在NSGA-II基础进行改进的，提高了算法的收敛性

多目标优化算法设计源代码

多目标优化算法设计源代码，供大家学习研究使用

多目标优化NSGA算法

该NSGA源代码由Srinivas, N.和Deb, K用c语言编写，可直接运行

多目标决策-matlab学习资料

多目标决策 多目标决策问题的数学模型为 式中x, weight, goal, b, beq, lb和ub 为矢量, A和Aeq为矩阵, c(x), ceq(x)和F(x)为函数，返回矢量。F(x), c(x)和ceq(x)可以是非线性函数。 利用fgoalattain函数求解多目标达到问题。

两个经典的多目标优化算法代码：NSGA-II和MOEA/D代码（matlab）

在matlab下实现两个经典的多目标优化算法：NSGA-II和MOEA/D。NSGA-II是基于非可支配性排序的一种算法，而MOEA/D为基于分解的一种多目标优化算法，两种都属于基于进化的多目标优化算法（MOEA）。

企业技术创新的多目标模糊决策模型及MATLAB实现

摘要: 　针对企业技术创新过程中的多目标决策优化问题的模糊性, 运用多目标决策模糊集理论进行研究, 建立数学模型并基于MA TLAB 程序, 较好地克服了过去各方案评价结果分辨率不高和优劣性评价的不足之处, 并通过实证分析和计算机模拟计算, 证实了模型的科学性, 也说明模型具有较强的可靠性和实用性.<br>

MATLAB多目标优化

多目标优化与决策的基本方法 基于Matlab的一种现代方法

多目标函数优化算法。

过了这么久才回来写这篇算法的理解，有点抱歉，实在有很多事。 现在就进入正题吧，这个是一个多目标函数优化算法。 多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。 还有一种方法，是真正的多目标函数优化算法。

遗传算法代码（NSGA-II）

这是主要的遗传算法代码之一，可以VC++6.0下运行。

NSGA-III代码

测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为若干不同的非支配层（F1，F2等等）。然后，算法构建一个新的种群St，构建方法是从 F1开始，逐次将各非支配层的解加入到 St，直至 St的大小等于 N，或首次大于 N。假设最后可以接受的非支配层是 L层，那么在 L+ 1 层以及之后的那些解就被丢弃掉了，且 St\ FL中的解已经确定被选择作为 Pt+1中的解。Pt+1中余下的个体需要从 FL中选取，选择的依据是要使种群在目标空间中具有理想的多样性。