多目标优化进化算法

资 源 简 介

多目标优化进化算法

详 情 说 明

多目标优化进化算法是解决同时优化多个相互冲突目标的强有力工具。这类算法能在一次运行中找到一组折衷解，形成所谓的Pareto前沿。在众多算法中，NSGA-II（非支配排序遗传算法II）因其出色的收敛性和分布性表现，成为该领域的标杆算法。

NSGA-II的核心思想是通过非支配排序和拥挤度计算来保持解的多样性和收敛性。非支配排序将种群中的解按支配关系分层，确保优秀个体优先进入下一代；拥挤度计算则在同层级解中保留分布均匀的个体，避免结果过度集中。这种双重机制使算法能有效逼近真实的Pareto前沿。

实现NSGA-II时通常会封装通用的多目标优化工具箱，包含关键操作如快速非支配排序、拥挤度比较算子等。这些模块化设计使得工具箱能灵活支持其他多目标算法的开发，例如将其中的排序机制与差分进化、粒子群优化等算法结合。对于需要处理复杂权衡关系的实际问题（如工程设计、资源分配），这类代码框架能显著降低算法移植和比较研究的门槛。