【鬼知道】002 2011进化计算机场终端设计

panhao1

NSGA：《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》

与普通的遗传算法不同的在于非支配排序以及share的概念，对于越非支配的解，给的fitness越大，对于越密集的解，给的fitness越小。都是在选择的时候才用到。


  NSGA-II相对于NSGA方法的改进：

在NSGA-II中，除了非支配排序以外的部分，与NSGA完全不同的运算规则。
在NSGA-II中，全面引入存档（archive）这个的概念。
作为NSGA中的适应度共享的替换方法，导入了“拥挤距离”和“拥挤距离排序”的方法。

参考
http://hi.baidu.com/apricotlena/blog/item/a946fa35b129a40491ef394a.html

panhao1

如果用原版的遗传算法 针对多约束 一般都是用权重法完成的
但是权重参数的设置会耗掉大量人参 而且效果还不好

这个设计创新之处在于运用了，一种遗传算法的改进版 可以更有效的处理多约束问题
不过网上有很多NSGA-II的例子，有时间的话考虑弄一个C语言的来翻写。。。。

参考一些例子
http://blog.csdn.net/lf8289/article/details/2490551
不过我更建议把这玩意做为API函数来用。数据在dos窗口下显示就够了。

panhao1

活建鬼 发表于 2012-8-1 17:26

                               
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lotus 貌似效率不错啊 能不能参与他们测评哦~~ 想看看增大算子数量和约束条件后的计算效果