基于进化计算的NP难题求解的研究综述
摘要 进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发 … 阅读更多
NSGA-II
进化（演化）计算概述
演化计算 1.1 进化计算的历史及现状 20世界50年代，当电脑性能还远远落后时，达尔文的进化论就被应用于自动问题 … 阅读更多
遗传算法的交叉变异详解
交叉 二进制编码交叉 单点交叉 单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点 … 阅读更多
随机固定分组合作协同进化NSGA2算法（CCNSGA2）
合作协同进化（Cooperative Coevolution）是求解大规模优化算法一个有效的方法。将大规模问题分解为一组组较小的子问题。而合作协同进化的关键是分解策略。
NSGA2算法特征选择MATLAB实现（多目标）
利用nsga2进行进行特征选择其主要思想是：将子集的选择看作是一个搜索寻优问题（wrapper方法），生成不同的组合，对组合进行评价，再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。
NSGA2算法MATLAB实现（能够自定义优化函数）
以前写了一个简单的NSGA2的算法能够用在ZDT1函数上：https://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzdt1/
NSGA-Ⅱ算法Matlab实现（测试函数为ZDT1）
为了能随时了解Matlab主要操作及思想。 故本文贴上NSGA-Ⅱ算法Matlab实现（测试函数为ZDT1）。 … 阅读更多
NSGA-Ⅱ算法C++实现（测试函数为ZDT1）
在看C++实现之前，请先看一下NSGA-II算法概述 https://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/ NSGA-Ⅱ … 阅读更多
NSGA-II快速非支配排序算法理解
快速的非支配排序 在NSGA进行非支配排序时，规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数和种群中的N-1个个 … 阅读更多
NSGA-II多目标遗传算法概述
什么是NSGA-II Non dominated sorting genetic algorithm -II NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标遗传算法之一，它降低了 … 阅读更多