①随机产生种群P。 ②P用EA(进化算法)得到G。 ③构造P∪G的非支配解集NDset(non dominated set)。 (这里涉及到如何构造非支配解集) ④调整NDset规模并使之满足分布性要求。 (这里涉及到采用何种策略来调整NDset的规模,和如何保持非支配集的多样性和分布性) ⑤如果P<=NDset,循环转到第②步,否则进入⑥。 ⑥满足条件结束。 # 多目标优化算法 上一页 文章 C++STL泛型编程容器库 下一页 文章 Pareto最优解几点解释 相关文章 NSGA-Ⅱ算法C++实现(测试函数为ZDT1) 2017-04-2017 评论 随机固定分组合作协同进化NSGA2算法(CCNSGA2) 2018-02-089 评论 一个更快更准确的差分分组大规模黑盒子优化算法概述 2017-10-17 基于非支配排序的多目标PSO算法MATLAB实现 2018-09-2248 评论