多目標遺傳演算法 ------ NSGA-II （部分源碼解析）介紹

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NSGA（非支配排序遺傳演算法）、NSGA-II（帶精英策略的快速非支配排序遺傳演算法），都是基於遺傳演算法的多目標最佳化演算法，是基於pareto最優解討論的多目標最佳化。

 

在官網：

http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml

可以下載到  NSGA-II  的C語言版源碼，下載最新版後開啟如下：

 

 

 

 

 

其中，nsga2r.c  為主檔案，開啟後找到核心代碼，如下：

 1     for (i=2; i<=ngen; i++) 2     { 3         selection (parent_pop, child_pop); 4         mutation_pop (child_pop); 5         decode_pop(child_pop); 6         evaluate_pop(child_pop); 7         merge (parent_pop, child_pop, mixed_pop); 8         fill_nondominated_sort (mixed_pop, parent_pop); 9         /* Comment following three lines if information for all10         generations is not desired, it will speed up the execution */11         fprintf(fpt4,"# gen = %d\n",i);12         report_pop(parent_pop,fpt4);13         fflush(fpt4);14         printf("\n gen = %d",i);15         fflush(stdout);16     }

 

由第1行代碼可知，初始化產生代碼為第一代，其後的操作為第  2  代到設定的迭代次數  ngen 

由第3行代碼可知，selection 函數  （二元錦標賽選擇，SBX交叉）等功能的實現封裝在一起。

由第4行代碼可知,   mutation_pop 函數 對新種群（ child_pop ） 進行變異操作。 

由第5行代碼可知，decode_pop 函數 為對二進位編碼的遺傳個體進行解碼操作。

由第6行代碼可知，evaluate_pop 函數 是對新種群（ child_pop ） 進行多目標函數值的計算。

由第7行代碼可知，merge 函數  將 父種群  和   子種群   合并成臨時種群（mixed_pop）。

由第8行代碼可知，fill_nondominated_sort 對臨時種群（mixed_pop） 非支配排序，擁擠距離判斷。

由第12行代碼可知， report_pop  對  父種群（parent_pop）中的個體的多目標函數值，支配層，擁擠距離，個體編碼進行列印。

 

多目標遺傳演算法 ------ NSGA-II （部分源碼解析）介紹