function?NSGAII（）
clc;
%?format?compact;
tic;
%?hold?on

%--初始化?參數設定
generations=100;????????%迭代次數
popnum=100;?????????????%種群大?。ㄅ紨担?br/>poplength=30;???????????%個體長度
minvalue=repmat（zeros（1poplength）popnum1）;???%個體最小值---B?=?repmat（A?m?n）?%將矩陣A復制m*n塊，即B由m*n塊A平鋪而成
maxvalue=repmat（ones（1poplength）popnum1）;????%個體最大值
population=rand（popnumpoplength）.*（maxvalue-minvalue）+minvalue;????%產生新的初始種群

????%--開始迭代進化
????for?gene=1:generations??????%開始迭代

????????%--交叉
????????newpopulation=zeros（popnumpoplength）;??%子代種群
????????for?i=1:popnum/2????????????????????????%交叉產生子代
????????????k=randperm（popnum）;?????????????????%從種群中隨機選擇出兩個父母，不采用二進制聯賽方法
????????????beta=（-1）.^round（rand（1poplength））.*abs（randn（1poplength））*1.481;?????%采用正態分布交叉產生兩個子代
????????????newpopulation（i*2-1:）=（population（k（1）:）+population（k（2）:））/2+beta.*（population（k（1）:）-population（k（2）:））./2;??%產生第一個子代
????????????newpopulation（i*2:）=（population（k（1）:）+population（k（2）:））/2-beta.*（population（k（1）:）-population（k（2）:））./2;????%產生第二個子代
????????end
????????%--變異
????????k=rand（size（newpopulation））;????%隨機選擇要變異的基因位
????????miu=rand（size（newpopulation））;??%采用多項式變異
????????temp=k<1/poplength?&?miu<0.5;???%要變異的基因位
????????newpopulation（temp）=newpopulation（temp）+（maxvalue（temp）-minvalue（temp））.*（（2.*miu（temp）+（1-2.*miu（temp））.*（1-（newpopulation（temp）-minvalue（temp））./（maxvalue（temp）-minvalue（temp）））.^21）.^（1/21）-1）;????????%變異情況一
????????newpopulation（temp）=newpopulation（temp）+（maxvalue（temp）-minvalue（temp））.*（1-（2.*（1-miu（temp））+2.*（miu（temp）-0.5）.*（1-（maxvalue（temp）-newpopulation（temp））./（maxvalue（temp）-minvalue（temp）））.^21）.^（1/21））;??%變異情況二

????????%--越界處理/種群合并
????????newpopulation（newpopulation>maxvalue）=maxvalue（newpopulation>maxvalue）;?%子代越上界處理
????????newpopulation（newpopulation????????newpopulation=[population;newpopulation];???%合并父子種群

????????%--計算目標函數值
????????functionvalue=zeros（size（newpopulation1）2）;???%合并后種群的各目標函數值，這里問題是ZDT1
????????functionvalue（:1）=newpopulation（:1）;???%計算第一維目標函數值
????????g=1+9*sum（newpopulation（:2:poplength）2）./（poplength-1）;
????????functionvalue（:2）=g.*（1-（newpopulation（:1）./g）.^0.5）;?%計算第二維目標函數值

????????%--非支配排序
????????fnum=0;?????%當前分配的前沿面編號
????????cz=false（1size（functionvalue1））;??????%記錄個體是否已被分配編號
????????frontvalue=zeros（size（cz））;?????????????%每個個體的前沿面編號
????????[functionvalue_sortednewsite]=sortrows（functionvalue）;?%對種群按第一維目標值大小進行排序?則第一行個體p即為種群中支配個體p的數量為零的個體，Np=0
????????while?~all（cz）??????%開始迭代判斷每個個體的前沿面，采用改進的deductive?sort
????????????fnum=fnum+1;
????????????d=cz;
????????????for?i=1:size（functionvalue1）?%：（1）找到種群中所有n=0的個體，并保存在當前集合F1中；
????????????????if?~d（i）
????????????????????for?j=i+1:size（functionvalue1）?%判斷i對應的所有集合里面的支配和非支配的解，被i支配則為1，不被i支配則為0
????????????????????????if?~d（j）
????????????????????????????k=1;
????????????????????????????for?m=2:size（functionvalue2）?%判斷是否支配，找到個體p不支配的個體，標記為k=0
???????

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????5838??2019-04-12?22:40??NSGA_Ⅱ\NSGAII.m
?????文件?????????310??2019-04-12?22:59??NSGA_Ⅱ\備注.txt
?????文件?????1970580??2019-03-15?16:20??NSGA_Ⅱ\非支配排序遺傳算法（NSGA）的研究與應用.pdf