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。
合作协同进化算法请见：http://www.omegaxyz.com/2017/10/14/cooperative_coevolution/
NSGA2算法是一种多目标遗传算法。此文章是随机固定分组的合作协同进化利用NSGA2来优化。
比如有12个决策变量，我们固定随机优化3个决策变量，那么就将决策变量分成了4组。
MATLAB主函数代码：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 |
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc; clear; global pop pop = 500; %种群数量 gen = 2; %迭代次数 global M M = 2; %目标数量 Dim=22; %搜索空间维数（未知数个数） sub_dim= 2 ; global min_range global max_range min_range = zeros(1, Dim); %下界 max_range = ones(1,Dim); %上界 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% divide_datasets(); global answer answer=cell(M,3); Dim_index = ones(1,1)*(1:Dim+4); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% chromosome = initialize_variables(pop, M, Dim, min_range, max_range, Dim_index); chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim); result = 1; while gen ~= 0 subgroup = rnd_divide(Dim, sub_dim); for i=1:length(subgroup) subgroup{i}(sub_dim+1)=Dim+1; subgroup{i}(sub_dim+2)=Dim+2; subgroup{i}(sub_dim+3)=Dim+3; subgroup{i}(sub_dim+4)=Dim+4; [temp_chromosome] = nsga2(chromosome(:,subgroup{i}), sub_dim, subgroup{i}); chromosome(:,subgroup{i}(1:sub_dim)) = temp_chromosome(:,1:sub_dim); end chromosome = nsga2(chromosome, Dim, Dim_index); chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim); gen =gen - 1; progress = 1-gen/10 end plot(chromosome(:,Dim + 1),chromosome(:,Dim + 2),'*'); xlabel('f_1'); ylabel('f_2'); title('Pareto Optimal Front'); |
随机分组代码：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
% random grouping function group = rnd_divide(dim, subdim) dim_rand = randperm(dim); group = {}; for i = 1:subdim:dim index = dim_rand(i:i+subdim-1); group = {group{1:end} index}; end end |
其它的算法依赖函数与自定义优化函数的NSGA2算法相同http://www.omegaxyz.com/2018/01/22/new_nsga2/
博主您好，想问一下程序中nsga2这个函数有什么含义，可有代码。万分感谢
小哥哥你好，这个ccnsga2的有些参数不知道表达什么意思，文中说跟nsga2相互对应，还有有些不理解，能把算法全都剥出来吗
NSGA2的算法在这里呢：https://www.omegaxyz.com/2018/01/22/new_nsga2/
有参数解释。
小哥哥你好，这个ccnsga2的有些参数不知道表达什么意思，文中说跟nsga2相互对应，还有有些不理解，能把算法全都剥出来吗
你可以具体说一下是什么参数。
subdim，dim_index这些，还有里面这个divide_database我也没怎么看懂是啥意思，这个方法能不能解决ZDT1问题？刚开始接触这些，问题可能有点傻，还请见谅
subdim是子组的维度，dim_index是维度的索引，divide_database是划分数据集，一般如果做ZDT1不需要划分数据集。肯定可以解决ZDT1问题。
那维度的索引是在粒子的初始化中有用到，具体是怎么用的呢，因为我看在nsga2中初始化里没有维度的索引
维度就是决策变量，或者叫特征。因为我是随机分配维度的，因此我用个维度的索引来记录维度的位置，如果我的索引是3，6，2说明在当前你分组中我的维度是第三个第六个第二个，这个不是NSGA2算法，只是一个协同进化的算法