Angry Panda（T-800）

摘要： 该非支配分层基本思想是设置两个双向链表（orig cur），orig 链表里面存放所有待分层排序的个体索引，cur链表中的元素为分层结束后该层的个体索引。 每次在orig 中取出的元素对应的个体为 a, cur 中取出的元素对应的个体为 b 。 若 b支配于 a ,则取 orig 中对应的下一个个体 阅读全文

摘要： report_pop 将种群中所有个体的 目标函数值， 限制条件值， 编码值 打印出来。 report_pop 种群中的非支配个体并且限制条件总和为0 （constr_violation == 0.0）的个体的 目标函数值， 限制条件值， 编码值 打印出来。 阅读全文

摘要： list 结构体中有两个指针，可构成双向链表，数值空间存放 索引序号 。 insert 函数 申请一块新的内存空间，放在在 list 指针 指向的空间之后。 del 函数 将 list 指向 的个体空间释放。 以上两个操作在插入，删除操作后都有修改指针操作，保证原有链表 的 上下链接正常。 阅读全文

摘要： 1 /* Routine for mergeing two populations */ 2 3 # include 4 # include 5 # include 6 7 # include "global.h" 8 # include "rand.h" 9 10 /* Routine to merge two populations into one */ ... 阅读全文

摘要： 以上代码是判断两个个体的支配关系的。 基本遵循两个原则，首先是判断两个个体是是否超出限制条件，即判断 constr_violation 的大小。 如果个体 没有超过限制条件 则个体的 constr_violation >= 0，constr_violation 默认值 为 0 。 然后判断两个个体之 阅读全文

摘要： tourselect.c 文件中共有两个函数： selection (population *old_pop, population *new_pop) individual* tournament (individual *ind1, individual *ind2) 首先，第一个函数代码如下： 阅读全文

摘要： NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGA-II（带精英策略的快速非支配排序遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，是基于pareto最优解讨论的多目标优化。 在官网： http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml 可以下载到 NSGA-II 的C语言版源码， 阅读全文

摘要： 本文主要介绍遗传算法（实数编码）的交叉操作中的SBX，模拟二进制交叉。 首先，给出个人用python2.7实现的代码，具体模块已上传到： https://github.com/guojun007/sbx_cross 以下内容引至： http://blog.csdn.net/silence1214/a 阅读全文

摘要： 遗传算法，是最常用的解决优化问题的算法，是最早的群智能算法。遗传算法中主要包括，选择、交叉、变异算子，其中对DNA个体的编码方式分为实数编码和二进制编码等。今日由于学习和工作需要对该算法进行了一些了解，对该算法中常用的竞赛选择方式做如下笔记： 遗传算法中的竞赛选择方式是一种放回抽样，几元竞赛就是一次 阅读全文

摘要： 数据来源： https://www.cs.cinvestav.mx/~emoobook/ 展示部分数据如下：（ZDT系列） 地址：https://www.cs.cinvestav.mx/~emoobook/apendix-d/apendix-d.html ZD1 数据链接： https://www. 阅读全文