什么是fdd-nsga ii
时间: 2023-08-10 17:07:35 浏览: 49
FDD-NSGA II是一种多目标优化算法,是改进版的NSGA II算法。NSGA II是一种经典的多目标优化算法,用于解决具有多个决策变量和多个目标函数的优化问题。FDD-NSGA II是在NSGA II的基础上进行改进,主要针对多目标优化问题中的不确定性和鲁棒性进行优化。
FDD-NSGA II算法中,引入了模糊决策距离(FDD)的概念,用于度量解决方案的质量和稳定性。FDD是一种模糊度量方法,可以用来评估解决方案在不同情况下的适应性和鲁棒性。FDD-NSGA II算法通过将FDD引入到NSGA II的选择机制中,改进了算法的选择策略和生成新种群的方法,从而提高了算法的性能和鲁棒性。
FDD-NSGA II算法已经被广泛应用于多目标优化问题的求解,如机器学习、工程优化、供应链管理等领域。
相关问题
R-NSGA-II算法优点
R-NSGA-II算法的优点可以从以下几个方面来讨论。首先,R-NSGA-II算法是基于NSGA-II算法的改进版本,它引入了参考点的概念,能够更好地处理多目标优化问题。通过使用参考点,R-NSGA-II算法可以在非支配排序中更好地选择个体,并生成更具多样性和均匀性的解集。这样可以帮助决策者在决策偏好方面提供更多的选择。
其次,R-NSGA-II算法使用参考点来选择个体,可以有效地解决拥挤度选择缺陷。传统的NSGA-II算法使用拥挤度来选择个体,但当解集中的个体数量较多时,拥挤度选择可能导致解集中的个体过于拥挤,缺乏多样性。而R-NSGA-II算法通过参考点的选择方法,可以在保持均匀性的同时提供更大的多样性。
最后,R-NSGA-II算法在处理二目标优化问题时,能够更好地区分支配关系。在二目标优化问题中,支配关系是非常重要的,它决定了解集中哪些解是优于其他解的。R-NSGA-II算法通过使用参考点来确定支配关系,可以更准确地判断解集中个体之间的优劣关系。
综上所述,R-NSGA-II算法具有更好的多样性和均匀性、解决了拥挤度选择缺陷以及更准确地确定支配关系的优点。它在多目标优化问题中能够提供更好的解集选择和决策支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [多目标非支配排序遗传算法-NSGA-II(二)](https://blog.csdn.net/ztzi321/article/details/110823444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [NSGA-II 算法详解](https://blog.csdn.net/qq_40491534/article/details/120767436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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R-NSGA-II算法
R-NSGA-II算法是改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)。在R-NSGA-II算法中,为了维持解群体的均匀分布,引入了指定共享参数的概念。这个参数的定义需要一定的经验,所以确定共享参数成为了一个复杂的问题。
R-NSGA-II算法的具体步骤如下:
1. 对每个解进行支配计数和支配集合的计算。支配计数(n_p)表示被解p支配的解的数量,支配集合(S_p)表示解p所支配的解的集合。这个过程需要进行O(MN^2)次比较。
2. 所有第一非支配前沿面解的支配计数都为零。然后遍历每个解p,对其支配集合中的成员进行支配计数减一的操作。如果某个成员的支配计数达到了零,那么将其放入一个单独的集合Q,这些成员属于第二非支配前沿面。然后再从集合Q中重复以上步骤,直到所有前沿面都被确定。
3. 在R-NSGA-II中,将进化群体按支配关系分为多个层次。第一层是进化群体的非支配个体集合,第二层是去掉第一层个体后得到的非支配个体集合,依此类推。选择操作首先从第一层中选取个体,然后再从第二层中选择,直至满足新进化群体的大小要求。
综上所述,R-NSGA-II算法是一种改进的非支配排序遗传算法,通过指定共享参数来维持解群体的分布性,并且根据支配关系将进化群体分为多个层次,从中选择个体以形成新的进化群体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [NSGA-II 算法详解](https://blog.csdn.net/qq_40491534/article/details/120767436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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