【问题标题】:NSGA-II ( Non- Dominating Sorting Algorithm )NSGA-II(非支配排序算法)
【发布时间】:2012-07-02 08:38:46
【问题描述】:

我研究过非支配排序算法(nsga-II)。

此链接上给出了算法。 http://church.cs.virginia.edu/genprog/images/2/2f/Nsga_ii.pdf

我想知道它是现实生活中的应用程序......我试图在互联网上搜索,但没有找到它。

如果您有任何想法或相关数据/链接,请与我分享。

【问题讨论】:

    标签: algorithm sorting genetic-algorithm evolutionary-algorithm


    【解决方案1】:

    你可以在Google Scholar中搜索:“NSGA-II + applications”找到一些现实生活中的应用程序:http://scholar.google.com/scholar?start=10&q=nsga-ii+application&hl=en&as_sdt=0,5

    提出 NSGA-II 的确实是 Kalyanmoy Deb 教授和他的合著者 Samir Agrawal、Amrit Pratap 和 T. Meyarivan。

    在我自己的研究中,我调查了一些基于 NSGA-II 的投资组合优化问题(金融工程问题)的方法,您可以在链接中找到一篇论文:https://editorialexpress.com/cgi-bin/conference/download.cgi?db_name=CEF2012&paper_id=167

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      根据我自己的个人经验,我使用 NSGA-II 解决了两个问题。 多目标旅行商问题和 网络中的社区检测。 这些主要是学术研究,因此不能称为现实生活中的应用。

      对于 NSGA-II 的更具体示例,我知道,NSGA-II 用于优化化学过程。 S.K. 教授我从 Gupta 那里了解到 NSGA-II,他自己也是这样做的,你可以在他的论文列表中查看一些实际应用 http://www.iitk.ac.in/che/Publ%20List%20SKG%20June%202012.pdf 特别是论文 #160、163、164、177 和 187。

      我不确定,但发明者本人,Kalyanmoy Deb 教授,也在机械工程领域使用它。

      基本上,您可以在任何需要优化的工业过程中使用它,无论是化学过程还是汽车零件的设计。

      【讨论】:

        【解决方案3】:

        我在多目标进化方法中使用 NSGA-II 来优化人工神经网络,该网络对应于大脑部分的计算模型,该部分被认为是用于动作选择的低级系统。如果你有兴趣,你可以在http://francky.me/publications.php#mRF2011找到更多信息

        请注意,任何其他符合帕累托的排名方法都可能有效。

        【讨论】:

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