目录
１重要知识回顾
２案例
３Ｃ语言代码实现
４结果展示
１重要知识回顾 多目标优化NSGA-II(非支配排序常见于遗传算法)[1]
多目标遗传优化算法NSGAII求解微电网调度(Python&Matlab)
２案例 
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本次我们以ZDT１函数为例．３Ｃ语言代码实现
//======头文件=======
#include
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#include
#include
#define Dimension 30//基因维数，在这里即ZDT1问题xi的i的最大值
#define popsize 100//种群大小
#define generation 500 //繁衍代数
#define URAND (rand()/(RAND_MAX+1.0))//产生随机数int temp1[popsize];
//临时数组
int mark[popsize];
//标记数组
//以上两个数组用于产生新的子代
using namespace std;
//=======个体的类声明===========
class individual
{
public:
double value[Dimension];
//xi的值
int sp[2*popsize];
//被支配个体集合SP。该量是可行解空间中所有被个体p支配的个体组成的集合。
int np;
//支配个数np。该量是在可行解空间中可以支配个体p的所以个体的数量。
int is_dominated;
//集合sp的个数
void init();
//初始化个体
int rank;
//优先级，Pareto级别为当前最高级
double crowding_distance;
//拥挤距离
double fvalue[2];
//ZDT1问题目标函数的值
void f_count();
//计算fvalue的值
};
//=======群体的类声明======
class population
{
public:
population();
//类初始化
individual P[popsize];
individual Q[popsize];
individual R[2*popsize];
void set_p_q();
//随机产生一个初始父代P，在此基础上采用二元锦标赛选择、
//交叉和变异操作产生子代Q。P和Q群体规模均为popsize
//将Pt和Qt并入到Rt中（初始时t=0），对Rt进行快速非支配解排序，
//构造其所有不同等级的非支配解集F1、F2........
int Rnum;
int Pnum;
int Qnum;
//P,Q,R中元素的个数
void make_new_pop();
//产生新的子代
void fast_nondominated_sort();
//快速非支配排序
void calu_crowding_distance(int i);
//拥挤距离计算
void f_sort(int i);
//对拥挤距离降序排列
void maincal();
//主要操作
int choice(int a,int b);
//两个个体属于不同等级的非支配解集，优先考虑等级序号较小的
//若两个个体属于同一等级的非支配解集，优先考虑拥挤距离较大的
int len[2*popsize];
//各个变异交叉后的群体Fi的长度的集合
int len_f;
//整个群体rank值
};
//=====全局变量及部分函数声明=======
individual F[2*popsize][2*popsize];
double rand_real(double low,double high)
//产生随机实数
{
double h;
h=(high-low)*URAND+low+0.001;
if(h>=high)
h=high-0.001;
return h;
}int rand_int(int low,int high)
//产生随机整数
{
return int((high-low+1)*URAND)+low;
}//=========关于排序函数qsort==========
int cmp1(const void *a,const void *b)
//目标函数f1的升序排序
{
const individual *e=(const individual *)a;
const individual *f=(const individual *)b;
if(e->fvalue[0]==f->fvalue[0])
return 0;
else if(e->fvalue[0]fvalue[0])
return -1;
else return 1;
}int cmp2(const void *a,const void *b)
//目标函数f2的升序排序
{
const individual *e=(const individual *)a;
const individual *f=(const individual *)b;
if(e->fvalue[1]==f->fvalue[1])
return 0;
else if(e->fvalue[1]fvalue[1])
return -1;
else return 1;
}
int cmp_c_d(const void *a,const void *b)
//对拥挤距离降序排序
{
const individual *e=(const individual *)a;
const individual *f=(const individual *)b;
if(e->crowding_distance==f->crowding_distance)
return 0;
else if(e->crowding_distancecrowding_distance)
return 1;
else
return -1;
}void population::f_sort(int i)
{
int n;
n=len[i];
qsort(F[i],n,sizeof(individual),cmp_c_d);
}//=======种群的初始化==========
population::population()
{
int i;
for(i=0;
i1)
Q[i].value[j]=1.0-(1e-6);
if(i+11)
Q[i+1].value[j]=(1-1e-6);
}
}
i++;
}
else
{
for(j=0;
j1)
Q[i].value[j]=1-(1e-6);
}
}
}
Qnum=popsize;
for(i=0;
iF[i][j].fvalue[0])
m_min=F[i][j].fvalue[0];
}
for(j=1;
jF[i][j].fvalue[1])
m_min=F[i][j].fvalue[1];
}
for(j=1;
j=len_f)break;
}
if(i
４结果展示 
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【#|多目标优化NSGA-II(非支配排序常见于遗传算法)(C语言实现）】
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