NSGA-II多目标遗传算法

本文是基于多目标遗传算法解决带窗车辆路径问题的经典文献

提出一种基于免疫的多目标优化遗传算法。该算法模仿生物免疫系统过程，使用克隆选择算子和高斯变异算子提高了搜索效率和收敛性；创建了一个记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解,以便产生Pareto最

小波域阈值滤波因其实现最简单，计算量最小而得到广泛的应用，但对不同信号而言，其阈值函数的选择将直接影响到滤波效果。由GaoHongYe提出的半软阈值法，因其参数实现算法的复杂度大而没有得到有效的应用。

亲测有效，适用于多目标优化问题，修改目标函数，即可运行

为了能够提高地下铲运机的性能,深入地研究了多目标遗传算法在铲运机性能优化设计中的应用。分析了地下铲运机的主要性能参数;建立了地下铲运机多目标优化的数学模型;然后,分析了改进多目标遗传算法的基本原理;利

针对多目标置换流水车间调度问题（PFSP）提出了一种改进的遗传算法，用于优化最大完工时间和总完工时间。该算法采用启发式算法和随机算法相结合产生初始种群，以保持种群多样性;通过选择、交叉、变异操作以及群

网络模型与多目标遗传算法参考资料，内含《网络模型与多目标遗传算法（玄光男）》等经典文献。

目前光学薄膜设计大多为单目标寻优设计,难以满足一些复杂光学薄膜的需求。构建出光学薄膜的多目标优化膜系,设计一种新型、高效的多目标遗传算法(DMOGA)用于模型的求解。该算法使用基于支配关系的选择策略、

多目标网络相异路径的Pareto解及其遗传算法，李引珍，何瑞春，网络相异路径一般是多目标约束路径问题，具有重要应用价值。然而，由于问题的难解性，总是利用妥协思想将其转换为单目标问题求解

该代码资源提供了一种基于快速非支配排序遗传算法的多目标优化解决方案。