多目標遺傳算法
關注創(chuàng)建者：活潑可男_matlab教學 創(chuàng)建時間：2023-02-07
多目標遺傳算法的視頻教程
多目標遺傳算法實際案例——運輸問題的matlab目標函數(shù)代碼詳解
該視頻介紹了一個具體運輸問題的多目標遺傳算法的應用，詳細介紹了matlab目標函數(shù)編碼
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（基因算法）遺傳算法快速實現(xiàn)應用（matlab代碼）多目標最優(yōu)化分析
適用于有一定matlab編程基礎的同學，想要快速學習多目標遺傳算法原理和matlab代碼。
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多目標遺傳算法的實例教程
當目標函數(shù)有多個峰值時，或設計變量數(shù)較多時，NCGA算法要由于NSGA-II算法，但后者一般被作為多目標遺傳算法的基礎測試方法。
AMGA算法在進化過程之外設立一個存檔，用于保存進化過程中的非支配個體及相應的多目標函數(shù)值。對每個子目標分別進行處理，所保存的可行非支配設計即組成最優(yōu)的Pareto前沿。這種算法適用于高度非線性、不連續(xù)或非凸及高度約束的搜索空間.
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詳細介紹了iSIGHT中的多目標遺傳算法NSGA-II
1. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II
2. An efficient constraint handling method for genetic algorithms
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遺傳算法GA ( Genetic Algorithms)是受生物學進化學說和遺傳學理論的啟發(fā)而發(fā)展起來的，是一類模擬自然生物進化過程與機制求解問題的自組織與自適應的人工智能技術，是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機的搜索算法，由Holland教授于1975年提出。
經(jīng)過十幾年的努力，遺傳算法不論是在應用研究上，算法設計上，還是在基礎理論上，均取得了長足的發(fā)展，己經(jīng)成為信息科學、計算機科學、運籌學和應用科學等諸多學科所共同關注的熱點研究領域。
遺傳算法雖然在過去的20年中得到了廣泛的應用，但研究人員己經(jīng)意識到，遺傳算法采用簡單的、固定不變的進化策略對復雜應用場合的效果并不理想，傳統(tǒng)的遺傳算法逐漸暴露出一些缺點。所以，為了提高遺傳算法的性能，使其更好地應用于實際問題的解決中，研究者們開始對基本遺傳算法進行改進，通過不同的遺傳基因表達方式，不同的交叉和變異算子的選擇，特殊算子的引用，以及不同的再生和選擇方法，產(chǎn)生了以基本遺傳算法為核心的各種算法。遺傳算法的這些擴展和改進給一般問題特別是工業(yè)工程中的難以求解的優(yōu)化問題帶來了新的希望和方向。
由于多目標優(yōu)化問題在科學和工程實踐中普遍存在，但又缺少確實有效的解決方法，研究人員把目光投向了具有多方向和全局搜索特點的遺傳算法。遺傳算法的這一基本特點可以確保帶有潛在解的種群能夠一代一代地維持下來，這種從種群到種群的方法對于搜索Pareto解非常有益，因此，利用遺傳算法解決多目標優(yōu)化問題極具研究意義。于是，遺傳算法應用于單目標問題之后的20多年以后，多目標遺傳算法逐漸成為研究熱點。
展開 詳細介紹了iSIGHT中的多目標遺傳算法NSGA-II
1. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II
2. An efficient constraint handling method for genetic algorithms
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基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規(guī)劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規(guī)劃出最優(yōu)路徑。輸出3D規(guī)劃路徑。程序已調(diào)通，可直接運行。
多目標遺傳算法的相關專題、標簽、搜索
多目標遺傳算法的最新內(nèi)容
基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優(yōu)化算法，以 滿意度、成本、時間、質(zhì)量為目標的多目標優(yōu)化求解代碼。程序已調(diào)通，可直接運行。
基于matlab的改進的量子遺傳算法對多變量函數(shù)尋優(yōu)完整代碼，內(nèi)容詳細，包含運行說明，該代碼在量子旋轉(zhuǎn)門調(diào)整中做了一些改進，在“Qgate1”中可以看到，旋轉(zhuǎn)角度并不是固定不變的，而是將其與適應度以及根的值聯(lián)系起來，使得計算更為精確。程序已調(diào)通，可直接運行。
基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據(jù)二維空間內(nèi)目標作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標運動模型和觀測模型的基礎上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機動目標進行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運動和勻速圓周運動的目標進行跟蹤，而且在運動模型發(fā)生變化時，濾波誤差也比較小。程序已調(diào)通，可直接運行。
基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規(guī)劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規(guī)劃出最優(yōu)路徑。輸出3D規(guī)劃路徑。程序已調(diào)通，可直接運行。
基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結(jié)束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調(diào)通，可以直接運行。
然后使用多目標遺傳算法（MOGA）快速估計從響應曲面得到的全局最優(yōu)參數(shù)集。MOGA的優(yōu)化結(jié)果經(jīng)過驗證，識別出一種新的攪拌機配置，提供了更少的攪拌葉片、更低的扭矩和更大的物料流量，代表了一種優(yōu)越的設計。
圖5-6 風機計算域劃分和CFD網(wǎng)格劃分
（3）聲學計算
采用Actran軟件的氣動噪聲計算模塊研究了不同的葉輪參數(shù)對旋渦風機氣動噪聲的影響規(guī)律；結(jié)合多目標遺傳算法優(yōu)化設計了三腔穿孔管抗性消聲器，成功實現(xiàn)對壓縮機氣動噪聲的降低。
關鍵詞
NSGA-II遺傳算法；多目標優(yōu)化；鋰電池均衡；均衡指標；均衡閾值
鋰離子電池(簡稱鋰電池)因其具有高能量密度、低自放電率、無記憶性等優(yōu)勢被廣泛應用于各種儲能領域。
基于pytorch的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結(jié)束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優(yōu)解近似。程序已調(diào)通，可以直接運行，標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。
結(jié)合各優(yōu)化算法的計算速度、精度及適用變量類型，本文采用多目標遺傳算法對設備進行優(yōu)化設計。
計算結(jié)果及對比
最終得到的最優(yōu)解經(jīng)圓整后為R=250mm，L=640mm，T=3mm（考慮腐蝕余量后取5mm），與初始設計比較，減重達30.98%。目標函數(shù)、設計變量的迭代過程如圖3所示。
