内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB中的NSGA-II算法联合Maxwell进行永磁电机的多目标优化过程。主要涉及五个设计变量（如磁钢厚度、槽口宽度等），并通过三个优化目标（齿槽转矩最小化、平均转矩最大化、转矩脉动最小化）来提升电机性能。文中展示了具体的代码实现，包括目标函数定义、NSGA-II算法参数设置以及Matlab与Maxwell之间的数据实时交互方法。此外，还探讨了电磁振动噪声仿真的重要性和具体实施步骤，强调了多物理场计算在电机优化中的作用。 适合人群：从事电机设计与优化的研究人员和技术工程师，尤其是对多目标优化算法和电磁仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要提高永磁电机性能的工程项目，特别是希望通过多目标优化方法解决复杂设计问题的情况。目标是在满足多种性能指标的前提下找到最优设计方案，从而提升电机的整体性能。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现路径，还包括了许多实用技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这些技术和方法。

以 python 库的形式实现 NSGA-II 算法。 该实现可用于解决多变量（多于一维）多目标优化问题。目标和维度的数量不受限制。一些关键算子被选为：二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。请注意，我们并不是从头开始，而是修改了wreszelewski/nsga2的源代码。我们非常感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik - 这个原始版本的作者。修改了以下项目： 修正拥挤距离公式。 修改代码的某些部分以适用于任意数量的目标和维度。 将选择运算符修改为锦标赛选择。 将交叉运算符更改为模拟二元交叉。 将变异算子更改为多项式变异。 用法 班级问题 在question.py中定义。 用于定义多目标问题。 论据： objectives：函数列表，表示目标函数。 num_of_variables: 一个整数，代表变量的个数。 variables_range：两个元素的元组列表，表示每个变量的下限和上限。 same_range: 一个布尔参数，默认 = False。如果为真，则所有变量的范围都相同（这种情况下variables_range只有一个

目前的多目标优化算法有很多, Kalyanmoy Deb的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) 无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。本文用的算法是MATLAB自带的函数gamultiobj，该函数是基于NSGA-II改进的一种多目标优化算法。

为了减少污染，保护环境，国家大力支持新能源汽车发展。然而，电动汽车用户找桩难、排队时间过长、设施利用率低、充电运营企业盈利难等问题难以解决。同时，电动汽车大规模无序接入电网充电会影响电网的安全稳定运行。在此背景下，电动汽车充电调度策略的研究受到广泛关注。 研究意义： 1、电动汽车用户可以减少出行成本，提高出行效率； 2、合理分配充电桩的资源，避免浪费； 3、减少汽车充电对电网负荷的不良影响； 4、促进电动汽车的使用和推广。

基于NSGA-II算法的多目标参数优化的主动队列管理新策略.pdf

基于支持向量机和NSGA-II算法的非晶合金变压器结构优化，matlab2017b仿真测试。变压器是当今社会不可或缺的电气设备，非晶合金变压器更是由于节能和环保的特点被国内电力部门所认可。本章选择非晶合金变压器作为研究对象，从变压器有限元仿真计算出发，通过采用正交实验与随机实验设计结合方法获得变压器参数样本空间，利用支持向量机对其电磁模型进行非参数建模，并验证模型的精度；接着使用NSGA-II算法对其结构进行优化，得到一组最优的变压器结构参数，并采用有限元模型验证优化结果的可靠性。

多目标优化免费NSGA-II算法源代码+详细解释【详见文章】 多目标优化免费NSGA-II代码+详细解释（详见文章）该函数基于求解多目标最优解的进化算法，即目标的帕累托前沿。最初只输入种群大小和回采标准，或算法自动停止的总代数。您将被要求输入目标函数的数量、决策变量的数量以及决策变量的范围空间。您还必须通过编辑evaluate_objective()函数来定义自己的目标函数。 多目标优化免费NSGA-II算法源代码+详细解释【详见文章】

此资源包含经典的多目标进化算法NSGA-II，内涵测试集以及性能度量GD,Spacing,,r等。该算法的文献来源为：A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II

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.

NSGA-II 可以用作遗传算法或其他算法的实验对比