高分项目，基于Matlab开发实现的基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法，内含完整源码+讲解视频

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高分项目，基于Matlab开发实现的基于参考点选择策略的改进型NSGA-III算法，内含完整源码+讲解视频 针对多目标进化算法忽视种群在决策空间的分布信息，未考虑待优化问题Pareto 前沿形状的问题，文中 提出基于参考点选择策略的改进型NSGA-III 算法．首先，根据种群在决策空间的分布特征，借助信息论中的熵思 想，计算相邻两代种群的熵差，判定种群的进化阶段．然后，根据种群在目标空间的分布特征，借助参考点关联个体 数目的统计信息，评估参考点的重要性．最后，在种群进化的中后期，依据参考点的重要性特征剔除冗余的无效参考 点，使保留的参考点适应种群规模与Pareto 前沿面，利用筛选后的参考点引导种群进化方向，加快算法收敛及优化 效率．在测试函数集上的对比实验表明，文中算法在收敛性和分布性上均较优．。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。