RBF神经网络预测结合NSGAII多目标优化

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基本介绍

RBF神经网络预测结合NSGAII多目标优化

rbf神经网络预测结合nsga2多目标优化

题外话:

多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标函数的优化过程。在多目标优化中,通常存在多个冲突的目标,即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此,多目标优化的目标是找到一组解,这组解在多个目标下都是最优的,而不是仅仅优化单一目标。

在多目标优化中,解决方案的优劣通常通过所谓的"帕累托前沿"来衡量。帕累托前沿是指在多个目标下不能再改善的解的集合。在多目标优化中,常见的方法包括多目标遗传算法、多目标粒子群算法、多目标模拟退火算法等。

内容:

先通过rbf封装因变量(y1 y2 y3 y4)与自变量(x1 x2 x3 x4 x5)代理模型,再通过nsga2寻找y极值(y1极大;y2 y3 y4极小),并给出对应的x1 x2 x3 x4 x5。

Matlab代码注释清晰。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复RBF神经网络预测结合NSGAII多目标优化(Matlab)

参考资料

1\] http://t.csdn.cn/pCWSp \[2\] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501 \[3\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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