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【NSGA II多目标精华算法matlab程序实现】 NSGA II（非支配排序遗传算法第二代）是一种在多目标优化领域广泛应用的算法，由Deb等人于2000年提出。它通过模拟自然选择和遗传进化过程来寻找帕累托前沿的解，即在多个目标之间找到一组最优的折衷解。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，是实现NSGA II的理想平台。 **算法流程** 1. **初始化种群**：随机生成初始种群，每个个体代表一个潜在的解决方案。 2. **适应度评估**：对每个个体计算其在所有目标函数下的表现，通常使用非支配等级和拥挤距离作为适应度指标。 3. **选择操作**：使用选择策略（如锦标赛选择、轮盘赌选择等）保留部分个体进入下一代。 4. **交叉操作**（基因重组）：随机选取两个父代个体，通过交叉策略（如单点、双点或均匀交叉）生成子代。 5. **变异操作**：在子代中引入随机变异，增加种群多样性。 6. **精英保留**：将上一代中的非支配解保留到下一代，确保帕累托前沿的连续性。 7. **重复步骤2-6**，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或满足性能指标）。 **MATLAB程序结构** 1. **NSGA_II_Abril.m**：这是主程序文件，负责调用各个子函数，执行NSGA II的主要流程。 2. **test_case.m**：可能包含特定问题的测试用例，用于验证算法的正确性和性能。 3. **NDS_CD_cons.m**：非支配排序和拥挤距离计算模块，这部分是评估个体适应度的关键。 4. **tour_selection.m**：选择操作的实现，例如使用“锦标赛选择”。 5. **TestProblemBounds.m**：定义问题的边界条件，确保生成的个体满足问题域的约束。 6. **genetic_operator.m**：基因操作模块，包括交叉和变异操作的实现。 7. **Problem.m**：问题定义，包括目标函数和约束的声明。 8. **NSGA_II_Abril_Test.m**：可能是一个测试函数，用于运行NSGA II并分析结果。 9. **replacement.m**：替换策略的实现，决定哪些个体将进入下一代。 **重要知识点** 1. **非支配排序**：根据个体在所有目标上的表现将其分为多个非支配层，第一层是最优的，随后的层次依次次优。 2. **拥挤距离**：用于处理相同非支配级别的个体，距离越大表示个体在帕累托前沿的分布越稀疏。 3. **遗传操作**：包括交叉和变异，是算法产生新解的主要方式。 4. **多目标优化**：NSGA II解决的问题通常涉及多个相互冲突的目标，寻找一组均衡的解而非单一最优解。 5. **MATLAB编程技巧**：如何高效地使用MATLAB进行大规模计算和数据处理，以及绘制帕累托前沿。 6. **停止条件**：算法何时停止运行，通常基于迭代次数、性能指标或时间限制。 理解并熟练掌握这些知识点，你就能有效地利用MATLAB实现NSGA II算法，解决实际的多目标优化问题。在实际应用中，可能还需要考虑如何调整参数以优化算法性能，以及如何解析和解释结果。

在微信小程序中实现MBTI职业性格测试、霍兰德职业兴趣测试这两种功能，经测试与网络上已有的测试结果相同，能够满足基本的测试要求，特此记录分享。

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大家都知道微信小程序图片自适应，是一个比较常见的需求，平时我们在WEBView中，只需要设置max-width:100%.在微信里面虽然widthFix也能实现，但有一个缺陷就是图片的宽度值要大于或者等于设定的值，否则就会发生拉伸变形，本文通过另外一种来适应。 首先我们来看看图片组件给的一些说明： 属性名 类型 默认值 说明 src String 图片资源地址 mode String ‘scaleToFill’ 图片裁剪、缩放的模式 binderror HandleEvent 当错误发生时，发布到 AppService 的事件名，事件对象event.detail =

主要介绍了微信小程序实现抖音播放效果的实例代码,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

微信小程序实现用户登录（详）源码 用户登录流程可以用这一句话简单概括：" 3个角色，4个步骤 "，3个角色就是" 小程序 ，开发者服务器 ，微信接口服务 "，4个步骤就是：其一小程序获取code，其二将code发送到开发者服务器，其三开发者服务器通过微信接口服务校验登录凭证 ，其四开发者服务自定义登录的状态。 原文章地址：https://blog.csdn.net/weixin_52203618/article/details/127130032