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随机固定分组合作协同进化NSGA2算法

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发表于 2020-10-16 14:43 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
) p5 u5 i7 f5 g. E) S: _
合作协同进化(Cooperative Coevolution)是求解大规模优化算法一个有效的方法。将大规模问题分解为一组组较小的子问题。而合作协同进化的关键是分解策略。# J# {' w8 H" o6 t! e  X* `
! ~0 K* d2 `/ v4 }! C
NSGA2算法是一种多目标遗传算法。此文章是随机固定分组的合作协同进化利用NSGA2来优化。
% Z4 ^4 v* k. P% \, B* _
6 H6 Z. Z0 i8 P4 Y* ?; I0 G9 Z比如有12个决策变量,我们固定随机优化3个决策变量,那么就将决策变量分成了4组。$ }/ s  p* Y  E* |. Y* x
" ~3 a9 o4 s4 |* H
MATLAB主函数代码:2 S4 }; [5 b9 ~3 I% \  y5 v, T

, q; p  W- h, C. z8 Z
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • clc;
  • clear;
  • global pop
  • pop = 500; %种群数量
  • gen = 2; %迭代次数
  • global M
  • M = 2; %目标数量
  • Dim=22;             %搜索空间维数(未知数个数)
  • sub_dim= 2 ;
  • global min_range
  • global max_range
  • min_range = zeros(1, Dim); %下界
  • max_range = ones(1,Dim); %上界
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • divide_datasets();
  • global answer
  • answer=cell(M,3);
  • Dim_index = ones(1,1)*(1:Dim+4);
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • chromosome = initialize_variables(pop, M, Dim, min_range, max_range, Dim_index);
  • chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim);
  • result = 1;
  • while gen ~= 0
  •     subgroup = rnd_divide(Dim, sub_dim);
  •     for i=1:length(subgroup)
  •         subgroup{i}(sub_dim+1)=Dim+1;
  •         subgroup{i}(sub_dim+2)=Dim+2;
  •         subgroup{i}(sub_dim+3)=Dim+3;
  •         subgroup{i}(sub_dim+4)=Dim+4;
  •         [temp_chromosome] = nsga2(chromosome(:,subgroup{i}), sub_dim, subgroup{i});
  •         chromosome(:,subgroup{i}(1:sub_dim)) = temp_chromosome(:,1:sub_dim);
  •     end
  •     chromosome = nsga2(chromosome, Dim, Dim_index);
  •     chromosome = non_domination_sort_mod(chromosome, M, Dim);
  •     gen =gen - 1;
  •     progress = 1-gen/10
  • end
  • plot(chromosome(:,Dim + 1),chromosome(:,Dim + 2),'*');
  • xlabel('f_1'); ylabel('f_2');
  • title('Pareto Optimal Front');
      e/ R) u; B, C9 s8 H0 B( I
   
" L/ C7 ~/ U( {6 @: e$ t5 j: C
; v. _) z" t4 ~, z. R随机分组代码:
7 J( n) x& @6 u# J
' L" b; U8 k5 \% G) V  Y+ ?# Z) v$ ]
  • % random grouping
  • function group = rnd_divide(dim, subdim)
  •    dim_rand = randperm(dim);
  •    group = {};
  •    for i = 1:subdim:dim
  •       index = dim_rand(i:i+subdim-1);
  •       group = {group{1:end} index};
  •    end
  • end# c9 z3 [% X5 K, H* Q

3 l; u8 v. ~+ U: M4 s( V1 |; v& a' r1 @. W

3 H) L- {5 W/ `: b
% C7 I$ j. {. R7 T2 S  y: J2 r' X& l$ F/ I$ m& {# c0 |
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-6-13 15:46
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    2#
    发表于 2020-10-16 15:21 | 只看该作者
    随机固定分组合作协同进化NSGA2算法
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