% count剛開始儲存的是front0中解的個數
while count>0
count=0;
front=front+1;% 此時front從1開始計數
for i=1:pop
if population(i).front==front % 篩選當前front元素
% 對於pop(i)支配的每個個體
for j=1:population(i).dominatedsetlength
% i支配個體的索引標記為ind
ind=population(i).dominatedset(j);
% ind個體被支配總數減去1
population(ind).dominationcount=population(ind).dominationcount-1;
% 如果個體被支配總數等於0，即是說沒有個體再去支配她了
if population(ind).dominationcount==0
% 這裡沒有使用專門的矩陣將不同的front儲存，而是將每個個體的front存到屬性中
population(ind).front=front+1;%將其front標記加1，可以認為把其放到當前層的下一層中
count=count+1;%count是乙個區域性變數，用於記載這個front中存在的個體數
endend
endend
frontnumbers=[frontnumbers,count];% 記載front中的個體數量
end
public ranking(solutionset solutionset)
for (int p = 0; p < (solutionset_.size() - 1); p++)
if (flagdominate == -1) else if (flagdominate == 1)
}// if nobody dominates p, p belongs to the first front
} for (int p = 0; p < solutionset_.size(); p++)
} // obtain the rest of fronts
int i = 0;
iteratorit1, it2; // iterators
while (front[i].size() != 0) }}
} //
ranking_ = new solutionset[i];
// 0,1,2,....,i-1 are front, then i fronts
for (int j = 0; j < i; j++)
} } // ranking
多目標優化非支配關係實現
遍歷所有m個目標值 for obj index 1 global.m if newpop.obj obj index population i obj obj index 如果目標值小於等於則計數值加1 offspringless or equal offspringless or equal 1 ...
多目標優化問題 投資組合的多目標優化
一 多目標問題 二 多目標規劃有效解 1 有效點 參考定理 2 凸多目標規劃 詳細見參考文獻1 3 絕對最優解 有效解 弱有效解 絕對最優解 有效解與弱有效解 4 真有效解 由於有效解的範圍過大，有時候要在要在有效解的範圍內加以限制定義了真有解。根據不同的限制定義了許多不同的真有效解。5 極錐解與非...
多目標優化 1 多目標優化的相關基本概念
在學習多目標優化的過程中，尤其涉及pareto相關知識的一些概念的時候，公式與嚴謹邏輯的定義，在初學狀態下，很難準確的認識並理解這些概念，本文重點就是將學習的過程中，對這些概念的自己理解，用較通俗的語言整理出來。1 支配 對於多個目標值，隨機自變數。3 互不支配 對於多個目標值，隨機自變數，使互不支...