用matlab给出nsga2算法的精英选择策略的代码示例
时间: 2024-02-17 09:04:25 浏览: 16
以下是一个简单的NSGA-II算法的精英选择策略的MATLAB代码示例:
```matlab
function [elitePop, eliteObj] = eliteSelection(pop, obj, eliteSize)
% pop: 种群矩阵,每行表示一个个体,每列表示一个决策变量
% obj: 目标函数矩阵,每行表示一个个体,每列表示一个目标函数
% eliteSize: 精英个体数量
% 计算拥挤度
crowdingDist = crowdingDistance(obj);
% 将种群和目标函数按照拥挤度从大到小排序
[~, sortIdx] = sort(crowdingDist, 'descend');
pop = pop(sortIdx, :);
obj = obj(sortIdx, :);
% 选择精英个体
elitePop = pop(1:eliteSize, :);
eliteObj = obj(1:eliteSize, :);
end
function dist = crowdingDistance(obj)
% obj: 目标函数矩阵,每行表示一个个体,每列表示一个目标函数
[popSize, objDim] = size(obj);
dist = zeros(popSize, 1);
% 计算每个目标函数的范围
range = max(obj) - min(obj);
% 对每个目标函数进行排序
[~, sortIdx] = sort(obj, 1);
% 计算拥挤度
for i = 1:objDim
dist(sortIdx(1, i)) = dist(sortIdx(1, i)) + inf;
dist(sortIdx(popSize, i)) = dist(sortIdx(popSize, i)) + inf;
for j = 2:popSize-1
dist(sortIdx(j, i)) = dist(sortIdx(j, i)) + ...
(obj(sortIdx(j+1, i), i) - obj(sortIdx(j-1, i), i)) / range(i);
end
end
end
```
在这个例子中,我们使用拥挤度距离作为精英选择的标准。首先,我们计算每个个体的拥挤度距离,然后根据拥挤度距离对种群和目标函数进行排序。最后,我们选择前eliteSize个个体作为精英个体。
注意,这只是一个简单的示例代码,实际问题可能需要更复杂的精英选择策略。