多目標優化中NSGA-II進階是怎樣的

發布時間：2022-01-04 10:42:19 來源：億速云閱讀：123 作者：柒染欄目：大數據

多目標優化中NSGA-II進階是怎樣的，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

01 | 問題描述

問題描述：

假設存在五類物品，每類物品中又包含四種具體物品，現要求從這五類物品中分別選擇一種物品放入背包中，使得背包內物品的總價值最大、總體積最小、總質量最小。（PS： 這里將背包的總質量限制去掉 ）。其中P為每個物品的價值，R為每個物品的體積，C為每個物品質量。

PS：每一列物品代表每一類物品

02 | 算法設計

這里的算法設計部分其實沒有多大變化，算法詳細的設計過程可參考多目標優化 | 基于NSGA-II的多目標0-1背包問題求解（附matlab代碼）這篇推文。

主要是有兩個不同點。

第一不同點就是刪掉第2部分-約束處理，因為這個問題本身是不存在約束限制的。

第二個不同點是適應度函數變為三個目標，第一個目標為物品總價值之和，第二個目標為物品總體積之和，第三個目標為物品總質量之和。

此外，小編這里想重點講一下支配的含義。

我想各位小伙伴已經理解了支配的含義，不過小編在這里再啰嗦一遍。理想情況下，支配可以簡單粗暴地來理解為一個解的所有目標值都好于另一個解的所有目標值。但是這只是理想情況，嚴謹的來說支配的含義是至少在某一個目標值上，一個解優于另外一個解，然后在其它目標值上，這個解要不次于另一個解。

03 | 實驗結果

我們一共找到48個Pareto最優解，并已在坐標系中畫出。

其中每個個體如下圖左側所示。

關于多目標優化中NSGA-II進階是怎樣的問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。

向AI問一下細節

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