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nsgaii算法代码MATLAB-DEMO:多目标优化的差分进化及其变体
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2021-05-20
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nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由()在其理学硕士期间开发的。 在()教授的指导下,在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现(也应在Matlab上工作)。 实现了以下算法: 后验方法(无首选项): – DEMO [1]:具有非支配排序的常规DEMO; – IBEA [2]:使用指标代替DEMO。 先验的或交互式的(具有首选项): – R-DEMO [3]:R-NSGA-II,但改用DEMO; – PBEA [4]:IBEA,但使用参考点; – PAR-DEMO(nds)[5]:我们提出的使用非支配排序的方法; – PAR-DEMO(ε)[5]:相同的方法,但使用指示符。 Fillipe的理学硕士论文可用,并包含了多目标优化和基于偏好的方法的广泛评论。 它还包含对基于首选项的自适应兴趣区域(PAR)框架的更广泛的描述和讨论。 如果您以任何方式使用这些代码,请引用我们的论文[5]: @article{Goulart2016, doi = {10.1016/j.ins.2015.09.015},
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DEMO-master.zip (24个子文件)
DEMO-master
README.md 3KB
Read me.pdf 267KB
Octave-Matlab
Algorithms
demo_ibea_opt.m 13KB
ndset.m 1KB
rdemo_opt.m 15KB
find_roi.m 2KB
demo_par_ind.m 14KB
demo_opt.m 13KB
fstandardize.m 958B
demo_par_nds.m 13KB
asf.m 2KB
crowdingdistance.m 1KB
demo_pbea_opt.m 13KB
includepaths.m 323B
DTLZ
dtlz7.m 1KB
dtlz5.m 1KB
dtlz_range.m 1KB
dtlz2.m 1KB
dtlz_distance.m 2KB
dtlz1.m 1KB
dtlz_ideal_nadir.m 1KB
dtlz3.m 1KB
dtlz4.m 1KB
dtlz6.m 1KB
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