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两个经典的多目标优化算法代码：NSGA-II和MOEA/D代码（matlab）

一般编程问题

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  • 开发语言：Others
  • 实例大小：26.79M
  • 下载次数：55
  • 浏览次数：677
  • 发布时间：2020-06-27
  • 实例类别：一般编程问题
  • 发 布 人：robot666
  • 文件格式：.zip
  • 所需积分：2
 
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实例介绍

【实例简介】
在matlab下实现两个经典的多目标优化算法：NSGA-II和MOEA/D。NSGA-II是基于非可支配性排序的一种算法，而MOEA/D为基于分解的一种多目标优化算法，两种都属于基于进化的多目标优化算法（MOEA）。
【实例截图】
【核心代码】
MOEA
├── qiaolu
│   ├── MOEAD
│   │   ├── DTLZ1.txt
│   │   ├── DTLZ2.txt
│   │   ├── MOEAD.m
│   │   ├── ZDT1.txt
│   │   ├── ZDT2.txt
│   │   ├── ZDT3.txt
│   │   ├── ZDT4.txt
│   │   ├── ZDT6.txt
│   │   ├── calcuateFun.m
│   │   ├── findNeighbors.m
│   │   ├── geneticOperators.m
│   │   ├── initializeLambda.m
│   │   ├── initializePop.m
│   │   ├── initializeZ.m
│   │   ├── loadInstance.m
│   │   ├── tchebycheff_approach.m
│   │   ├── updateNeighborSolutions.m
│   │   └── updateZ.m
│   └── NSGA-II
│   ├── DTLZ1.txt
│   ├── DTLZ2.txt
│   ├── NSAG_II.m
│   ├── ZDT1.txt
│   ├── ZDT2.txt
│   ├── ZDT3.txt
│   ├── ZDT4.txt
│   ├── ZDT6.txt
│   ├── calculateFun.m
│   ├── crowdingDistanceAssignment.m
│   ├── elitism.m
│   ├── fastNondominatedSort.m
│   ├── geneticOperators.m
│   ├── initializePop.m
│   └── tournamentSelection.m
└── reference
├── MOEAD
│   ├── MOEAD的MATLAB代码
│   │   ├── Init.m
│   │   ├── Init_weights.m
│   │   ├── evaluate.m
│   │   ├── evolution.m
│   │   ├── fixnew.m
│   │   ├── gaussian_mutate.m
│   │   ├── main.m
│   │   └── updates.m
│   └── 多目标moead优化方法
│   └── moead_mat20120822
│   ├── demo.m
│   ├── eval_update.m
│   ├── evaluate.m
│   ├── gaussian_mutate.m
│   ├── genetic_op.m
│   ├── get_structure.m
│   ├── init_weights.m
│   ├── moead.m
│   ├── randompoint.m
│   ├── realmutate.m
│   ├── subobjective.m
│   └── testmop.m
├── MOEAD和NSGA2博客版
│   ├── MOEAD
│   │   ├── DTLZ1
│   │   │   ├── C_AB1.txt
│   │   │   ├── C_AB2.txt
│   │   │   ├── C_AB3.txt
│   │   │   ├── C_AB4.txt
│   │   │   ├── C_AB5.txt
│   │   │   ├── D_AP1.txt
│   │   │   ├── D_AP2.txt
│   │   │   ├── D_AP3.txt
│   │   │   ├── D_AP4.txt
│   │   │   ├── D_AP5.txt
│   │   │   ├── solution1.txt
│   │   │   ├── solution2.txt
│   │   │   ├── solution3.txt
│   │   │   ├── solution4.txt
│   │   │   ├── solution5.txt
│   │   │   ├── toc1.txt
│   │   │   ├── toc2.txt
│   │   │   ├── toc3.txt
│   │   │   ├── toc4.txt
│   │   │   └── toc5.txt
│   │   ├── DTLZ1.txt
│   │   ├── DTLZ2
│   │   │   ├── C_AB1.txt
│   │   │   ├── C_AB2.txt
│   │   │   ├── C_AB3.txt
│   │   │   ├── C_AB4.txt
│   │   │   ├── C_AB5.txt
│   │   │   ├── D_AP1.txt
│   │   │   ├── D_AP2.txt
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│   │   │   ├── D_AP4.txt
│   │   │   ├── D_AP5.txt
│   │   │   ├── solution1.txt
│   │   │   ├── solution2.txt
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│   │   │   ├── toc1.txt
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│   │   ├── DTLZ2.txt
│   │   ├── MOEAD.m
│   │   ├── ZDT1
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│   │   ├── ZDT2
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│   │   │   ├── D_AP2.txt
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│   │   │   ├── solution1.txt
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│   │   │   ├── toc1.txt
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│   │   │   ├── toc3.txt
│   │   │   ├── toc4.txt
│   │   │   └── toc5.txt
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│   │   │   ├── toc1.txt
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│   │   │   ├── toc3.txt
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│   │   │   └── toc5.txt
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│   │   ├── ZDT6.txt
│   │   ├── cross_mutation.m
│   │   ├── cross_mutation2.m
│   │   ├── funfun.m
│   │   ├── genrate_lamda.m
│   │   ├── initialize.m
│   │   ├── look_neighbor.m
│   │   ├── object_fun.m
│   │   ├── tchebycheff_approach.m
│   │   ├── updateNeighbor.m
│   │   ├── ws_approach.m
│   │   └── 实验结果
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│   │   ├── MOEAD(1-C,2-D,3-T,1-8).mat
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│   ├── MOEAD(EP版)
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│   │   │   ├── C_AB1.txt
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│   │   ├── cross_mutation.m
│   │   ├── cross_mutation2.m
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│   │   ├── funfun.m
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│   │   ├── initialize.m
│   │   ├── look_neighbor.m
│   │   ├── object_fun.m
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│   ├── MOEAD和NSGA2对比实验.pdf
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│   │   │   ├── D_AP1.txt
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│   │   ├── ZDT4.txt
│   │   ├── ZDT6
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│   │   │   ├── D_AP4.txt
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│   │   │   ├── solution3.txt
│   │   │   ├── solution4.txt
│   │   │   ├── solution5.txt
│   │   │   ├── toc1.txt
│   │   │   ├── toc2.txt
│   │   │   ├── toc3.txt
│   │   │   ├── toc4.txt
│   │   │   └── toc5.txt
│   │   ├── ZDT6.txt
│   │   ├── cross_mutation.m
│   │   ├── crowding_distance_sort.m
│   │   ├── elitism.m
│   │   ├── funfun.m
│   │   ├── initialize.m
│   │   ├── non_domination_sort.m
│   │   ├── nsga2.m
│   │   ├── object_fun.m
│   │   ├── tournament_selection.m
│   │   └── 运行结果
│   │   ├── DTLZ1-1.jpg
│   │   ├── DTLZ1-2.jpg
│   │   ├── DTLZ1-3.jpg
│   │   ├── DTLZ1-4.jpg
│   │   ├── DTLZ1-5.jpg
│   │   ├── DTLZ2-1.jpg
│   │   ├── DTLZ2-2.jpg
│   │   ├── DTLZ2-3.jpg
│   │   ├── DTLZ2-4.jpg
│   │   ├── DTLZ2-5.jpg
│   │   ├── NSGA2(1-C,2-D,3-T,1-8).mat
│   │   ├── ZDT1-1.jpg
│   │   ├── ZDT1-2.jpg
│   │   ├── ZDT1-3.jpg
│   │   ├── ZDT1-4.jpg
│   │   ├── ZDT1-5.jpg
│   │   ├── ZDT2-1.jpg
│   │   ├── ZDT2-2.jpg
│   │   ├── ZDT2-3.jpg
│   │   ├── ZDT2-4.jpg
│   │   ├── ZDT2-5.jpg
│   │   ├── ZDT3-1.jpg
│   │   ├── ZDT3-2.jpg
│   │   ├── ZDT3-3.jpg
│   │   ├── ZDT3-4.jpg
│   │   ├── ZDT3-5.jpg
│   │   ├── ZDT4-1.jpg
│   │   ├── ZDT4-2.jpg
│   │   ├── ZDT4-3.jpg
│   │   ├── ZDT4-4.jpg
│   │   ├── ZDT4-5.jpg
│   │   ├── ZDT6-1.jpg
│   │   ├── ZDT6-2.jpg
│   │   ├── ZDT6-3.jpg
│   │   ├── ZDT6-4.jpg
│   │   └── ZDT6-5.jpg
│   └── （原文）MOEAD A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition.pdf
└── NSGA-II
└── NSGA2优化算法Matlab求解多目标优化问题
└── nsga2
├── evaluate_objective.m
├── genetic_operator.m
├── initialize_variables.m
├── non_domination_sort_mod.m
├── nsga_22.m
├── replace_chromosome.m
├── result.xlsx
├── resultHD.xlsx
├── stdmscript.m
└── tournament_selection.m

39 directories, 611 files

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两个经典的多目标优化算法代码：NSGA-II和MOEA/D代码（matlab）

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