“A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II.” başlıklı çalışma Kalyanmoy Deb, Amrit Pratap, Sameer Agarwal, ve T. Meyarivan tarafından yapılmış ve IEEE transactions on evolutionary computation 6.2 (2002): 182-197.sayfaları arasında yayınlanmıştır.
NSGA ile NSGA-II arasındaki farklar:
1-NSGA hesaplama karmaşıklığı O(MN^3) olduğundan büyük boyutlu popülasyonlarda hesaplama güçlüğü ile karşılaşmaktadır. (M=Amaç Sayısı)
2-Elitizm yoksunluğu
3-Share parametresinin belirlenmesinin zorluğu
Bir evrimsel algoritmayı çok amaçlı evrimsel algoritma haline çevirmek için:
1-Bastırılmamış sıralama temelli fitness ataması yapılmalıdır
2-Aynı bastırılmamış cephede bulunan bireyler arasında çeşitliliğin artırılması
yaklaşımları ilk önerilen adımlardır.
İndirmek için:
Pingback: NSGA-II algoritması ile çok amaçlı bir optimizasyon problemi nasıl çözülür? – Ahmet Cevahir ÇINAR