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NSGA-II：nondominatedsortinggeneticalgorithmII，非支配排序遗传算法，是一个有名的多目标优化算法。该程序实现了该算法。 NSGA2主要是对NSGA算法的改进
IP核集成化的SoC测试,测试时间与测试功耗是两个相互影响的因素。多目标进化算法能够处理相互制约的多目标优化问题。在无约束条件下,对IP核的测试时间与测试功耗建立联合优化模型,并采用多目标进化算法中的
NSGA-II 基于参考点的算法原理实现参考文献,该文献介绍了reference point和predator-prey两种方法
所上传算法程序为非支配 排序遗传算法NSGA-II，包含主函数，初始变量函数，竞标选择，遗传操作，非支配排序程序，替换程序，以及目标函数程序。下载之后只需编写自己的目标函数及改变相应的输入变量相关参数
基于NSGA-II的燃煤锅炉燃烧多目标优化
目前有很多多目标优化算法可供选择，其中最广泛应用、最成功的一种是Kalyanmoy Deb提出的带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）。而MATLAB提供的函数gamultiobj则是在
为了提高能源综合利用效率与分布式可再生能源就地消纳能力,结合能源互联网建设过程中自动需求响应系统的应用趋势,构建了基于自动需求响应和储能的综合能源系统多目标协同优化运行模型,并提出了基于Tent映射混
同轴送粉激光熔覆工艺的稳定性受诸多因素的影响,其工艺参数难以寻优。通过设计以工艺参数(激光功率、送粉速度、扫描速度)为输入、以反映熔覆层形貌和质量的特征参数为响应的中心复合实验,对比分析了响应曲面法的
基于NSGA_II的改进多目标遗传算法
延长网络生命周期是无线传感网络需要解决的主要问题之一,拓扑控制对于延长网络生命周期具有重要意义.针对分簇结构无线传感网络的簇首选择问题,提出一种基于NSGA-II的多目标簇首选择算法.同时考虑网络通信
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