多目标优化学习NSGA-II笔记

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针对约束多目标区间优化问题, 提出一种交互多属性决策NSGA-II 算法. 该算法将非线性问题线性化, 定义P占优支配关系求出个体的序值, 定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣, 采用约束精英策略删除种群中不满足约束的个体. 将选出的个体作为方案集, 目标函数作为属性集, 决策者对于各目标函数的偏好作为属性权重, 构建一个多属性决策模型, 在进化过程中融入该模型来选取符合决策者偏好的满意解. 仿真实验验证了所提出方法的可行性和正确性.

考虑碳排放的车间调度问题，同时优化碳排放和最大完工时间，采用的NSGA-II算法，包括初试种群的生成，变异，交叉，选择等所有过程，最后还有画出甘特图的代码。一共求解了四个问题，典型的LA01(10×5)问题，FT06(6x6)问题及两个变式，所有过程都注释的很详细。

针对带有约束条件的多目标函数，进行多目标参数优化

NSGA-II 多目标遗传算法MATLAB实现，实测可以运行，可以参考

美国国家标准学会 根据文章，NSGA-III算法在C ++中的实现： Kalyanmoy Deb和Himanshu Jain，一种使用基于参考点的非支配排序方法的进化多目标优化算法，第一部分：解决盒子约束问题。 IEEE进化计算学报，第1卷。 18，第4号，第577-601页，2014年8月。doi：10.1109 / TEVC.2013.2281535。 该代码使用DTLZ和WFG测试问题进行了测试，获得的结果与作者报告的结果非常相似。 欢迎提供贡献和错误修复。 示范 演示“ src / main_nsga3.cpp”包含NSGA-III算法的可伸缩性测试，方法是将目标数量从3个改为10个（考虑到DTLZ2问题）。 编译特定的目标文件： make Makefile

改进非支配排序遗传算法NSGA-II (188)代码实现.rar

一个简单而快速的NSGA-II，可以处理受约束的问题。 两个主要特点是： - 可以在同一个/单独的文件中包含约束- 可以用许多有趣的设计（用户可以选择一些起点）来播种初始一代。

nsga-ii的matlab代码EvoLib 版本 1.0.0 - 8/13/2018 EvoLib 是 NSGA-II、Unified NSGA-III (U-NSGA-III) 和 Balanced NSGA-III (B-NSGA-III) 的开源实现。 NSGA-II 是一种众所周知的进化多目标优化 (EMO) 算法，可以有效地处理多达两个目标。 U-NSGA-III 和 B-NSGA-III 是两种进化多目标优化 (EMO) 算法，可以向上扩展以处理多个目标，向下扩展以仅处理一个目标。 B-NSGA-III 建立在 U-NSGA-III 之上。 如果您只是对应用可扩展的 EMO 算法来解决优化问题的多个维度版本（每个版本有不同数量的目标）感兴趣，U-NSGA-III 就足够了。 另一方面，如果您需要通过应用局部搜索和使用 Karush Kuhn Tucker Proximity Measure (KKTPM) 和 EMO 来实现收敛和多样性之间的自动平衡，B-NSGA-III 应该是您的选择。 请注意，B-NSGA-III 默认使用 Matlab fmincon(...) 进