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企业网站建设的重要性,高端白酒品牌有哪些,河北固安县网站建设,非常强大的wordpress主题基于matlab的多目标优化算法NSGA3#xff0c;动态输出优化过程#xff0c;得到最终的多目标优化结果。 数据可更换自己的#xff0c;程序已调通#xff0c;可直接运行。握鼠标的手微微颤抖#xff0c;眼瞅着迭代次数突破200大关#xff0c;屏幕上的帕累托前沿突然收敛成漂…基于matlab的多目标优化算法NSGA3动态输出优化过程得到最终的多目标优化结果。 数据可更换自己的程序已调通可直接运行。握鼠标的手微微颤抖眼瞅着迭代次数突破200大关屏幕上的帕累托前沿突然收敛成漂亮的弧形——成了今天咱们来盘一盘这个能实时观测进化过程的NSGA-III实现方案保证你看完就能把自己的数据套进去用。先看核心代码骨架function nsga3_dynamic() pop_size 200; n_gen 300; problem (x)zdt1(x); % 测试函数可替换 % 初始化种群 pop rand(pop_size,30)*1; % 变量维度自己改 ... % 主循环 for gen 1:n_gen % 进化操作 offspring nsga3_step(pop, problem); % 实时绘图 if mod(gen,10)0 plot_population(offspring, gen); drawnow frame getframe(gcf); im{gen/10} frame2im(frame); end % 种群更新 pop environmental_selection([pop;offspring]); end save_results(pop); end这段代码妙在哪每次进化后都会执行plotpopulation函数关键就是这个动态输出机制。咱们扒开plotpopulation瞅瞅function plot_population(pop, gen) clf scatter3(pop(:,1), pop(:,2), pop(:,3), filled); title([Generation ,num2str(gen)]) xlabel(目标1); ylabel(目标2); zlabel(目标3); view(45,30) grid on % 自动保存动态图 if gen 10 imwrite(im{1}, evolution.gif,gif, Loopcount,inf); elseif gen 10 imwrite(im{gen/10}, evolution.gif,gif,WriteMode,append); end end三维散点图每10代刷新一次还自动拼成GIF动图。注意这里的imwrite技巧——首次创建后续追加帧比调用videowriter更省内存。实际跑起来时你会看到帕累托前沿像被磁铁吸引一样逐渐向理想边界靠拢。比如处理ZDT1问题时前50代种群还像天女散花到150代已经形成标准曲线这时候算法开始重点优化解集的分布均匀性。几个你可能想改的参数目标函数替换位置第5行的zdt1函数变量维度第7行的30改成自己的参数个数帕累托层数显示在environmental_selection里调整参考点生成策略最后得到的解集会保存在result.mat里用以下代码加载查看load(result.mat); scatter3(final_pop(:,1), final_pop(:,2), final_pop(:,3));建议把/result文件夹提前建好否则保存时会报路径错误。实测在i7-11800H上跑300代大约需要2分钟内存占用稳定在800MB左右。如果遇到解集发散的情况八成是交叉变异参数没设对重点检查模拟二进制交叉的η值是不是在20左右。