实例介绍
【实例简介】
测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为
【实例截图】
【核心代码】
NSGA-III
└── YPEA126 NSGA-III
├── license.txt
├── NSGA-III
│ ├── AssociateToReferencePoint.m
│ ├── Crossover.m
│ ├── Dominates.m
│ ├── GenerateReferencePoints.m
│ ├── license.txt
│ ├── main.m
│ ├── MOP2.m
│ ├── Mutate.m
│ ├── NonDominatedSorting.m
│ ├── NormalizePopulation.m
│ ├── nsga3.m
│ ├── PerformScalarizing.m
│ ├── PlotCosts.m
│ ├── SortAndSelectPopulation.m
│ ├── UpdateIdealPoint.m
│ ├── wifi_through.m
│ └── www.yarpiz.com.url
└── www.yarpiz.com.url
2 directories, 19 files
测试可以跑，根据自己情况修改下函数即可. NSGA-III 首先定义一组参考点。然后随机生成含有 N 个（原文献说最好与参考点个数相同）个体的初始种群，其中 N 是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第 t 代，算法在当前种群 Pt的基础上，通过随机选择，模拟两点交叉（Simulated Binary Crossover，SBX）和多项式变异 产生子代种群 Qt。Pt和 Qt的大小均为 N。因此，两个种群 Pt和 Qt合并会形成种群大小为 2N 的新的种群 Rt=Pt∪Qt。 为了从种群 Rt中选择最好的 N 个解进入下一代，首先利用基于Pareto支配的非支配排序将 Rt分为
【实例截图】
【核心代码】
NSGA-III
└── YPEA126 NSGA-III
├── license.txt
├── NSGA-III
│ ├── AssociateToReferencePoint.m
│ ├── Crossover.m
│ ├── Dominates.m
│ ├── GenerateReferencePoints.m
│ ├── license.txt
│ ├── main.m
│ ├── MOP2.m
│ ├── Mutate.m
│ ├── NonDominatedSorting.m
│ ├── NormalizePopulation.m
│ ├── nsga3.m
│ ├── PerformScalarizing.m
│ ├── PlotCosts.m
│ ├── SortAndSelectPopulation.m
│ ├── UpdateIdealPoint.m
│ ├── wifi_through.m
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