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NSGA-II.rar
- 优化算法matlab代码
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
NSGA2(MATLAB).zip
- 利用MATLAB编写的简单的NSGA2程序 ,实用方便 ,Prepared using a simple MATLAB program NSGA2, practical convenience
jmetal.3.1.tar
- 外国人写的基于java的多目标优化源程序jMetal 3.1最新版，包括NSGA-II\SPEA2\MOPSO等。-jMetal 3.1 for multiobjective optimization
NSGAII
- 实现了NSGA-II，有仿真图和结果,说明了改进算法的优势-achieve NSGA-II，there are graph and results，so the method is more good.
paes.rar
- 多目标遗传算法PESA程序的selection程序，网上没有PESA的完整程序，这个也是好不容易找到的。效果据说强于NSGA和SPE。,the selection function of PESA. It is said in some literature that the resutlts are good than NSGA and SPEA
SPEA2
- 强度PARETO算法，非常经典，也是一个学习多目标进化算法的经典作品。-MOEA
MOEA
- 本例程解决了一个两个目标的优化问题，采用的是权重系数法求解。求解过程中采用了代沟。程序中有详细的注释-This routine solves a two-goal optimization problem, using the weight coefficient method. Solving process used in the generation gap. Procedures are detailed in the Notes
NSGA2-dynamic
- 多目标优化进化算法目前公认效果收敛性最好的算法NSGA2c++源码,具有一般性，可在此基础上继续改进，对实现其他多目标优化算法很有帮助.-Multi-objective optimization evolutionary algorithm is currently the best recognized effect of convergence of the algorithm NSGA2c++ Source, with the general, could be on this basis
nsga2(c)
- C语言编写的遗传算法NSGA2,可以直接套用函数运算-C language NSGA2 genetic algorithm
MOEA-D-Continuous
- 多目标优化程序，国际顶级期刊IEEE EC 经典算法-multi-objective optimization algorithm presented in journal of IEEE trans
NSGA2
- 多目标进化算法，里面有html格式的源码说明！-Multi-objective evolutionary algorithm, which has the source code for html format descr iption!
mostats5
- 一个多目标进化算法C程序，很罕见，但是效果还好，比起PAES和NSGA还是有差距的。-MOEA
10[1].1.1.42.2856
- 一篇knowles的大作，对于学习多目标进化算法有着深层次的作用。-MOEA
NSGA2
- 包含多目标遗传算法于深入了解NSGA及NAGA2算法有一定帮助-Includes multi-objective genetic algorithm NSGA and NAGA2 in-depth understanding of a certain algorithm to help
Standard_evolutionary_algorithm_design_and_analysi
- 为了有效检测多目标优化进化算法的性能，从3 个方面进行多目标优化测试问题的设计，即约束条件、最优解分布的均匀性、算 法逼近Pareto 最优前沿的难度，采用NSGA-Ⅱ算法对这些测试问题进行仿真实验，并将算法求得的最优解可视化。结果显示，测试问题能够有效检测算法在上述3 方面的性能。-In order to effectively detect the multi-objective optimization evolutionary algorithm performance, from
Tsinghua.Summer.NSGA
- 本人于清华大学所做纽约隧道工程管径优化问题，采用的是非支配排序遗传算法-the program was written when i was in Tsinghua University，to solve diameter optimization problems
Azhen
- azhen does some sort of transient stability in electric power systems. may be expanded to do pss esign
NSGAII
- NSGA II C++ CODES FOR MULTI-OBJECTIVE EVOLUTIONARY COMPUTATIONS
NSGA-III
- multi objective function genetic algorithm