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非支配排序遗传算法
- NSGA-II 相对于NSGA而言,NSGA—II具有以下优点:1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法,将计算复杂度由 降到 ,其中: 表示目标函数的数目, 表示种群中个体的数目;2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值,也为使准 域中的元素能扩展到整个 域,并尽可能均匀遍布,文献[7]提出了拥挤距离的概念,采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法;3)引入了保优机制,扩大了采样空间,经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群,因
NSGA-2
- 多目标优化的遗传算法,来自网络,大家参考学习。-This is a program to search the global mutiple objectives using the NSGAII algorithm proposed by Deb.
multi-objective power flow optimization
- 构建了含VSC-HVDC的交直流系统多目标最优潮流模型;针对此模型连续变量和离散变量共存的特点,提出了内点法和NSGA2算法相结合的交替求解算法,可获得多个Pareto最优解,并具有较高的计算效率(Considering the coexistence of continuous and discrete variables in this model,an alternative solution method based on the interior point method and NS