文件名称:example-of-NSGA

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onventional optimization algorithms using linear and non-linear programming sometimes have difficulty in finding the global optima or in case of multi-objective optimization, the pareto front. A lot of research has now been directed towards evolutionary algorithms (genetic algorithm, particle swarm optimization etc) to solve multi objective optimization problems.
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example of NSGA\crowding_distance.m

...............\evaluate_objective.m

...............\genetic_operator.m

...............\html\crowding_distance.html

...............\....\genetic_operator.html

...............\....\initialize_variables.html

...............\....\non_domination_sort_mod.html

...............\....\nsga_2.html

...............\....\replace_chromosome.html

...............\....\tournament_selection.html

...............\initialize_variables.m

...............\non_domination_sort_mod.m

...............\nsga_2.asv

...............\nsga_2.m

...............\NSGA_2.pdf

...............\plot_objective.m

...............\replace_chromosome.m

...............\solution.txt

...............\tournament_selection.m

...............\html

example of NSGA

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