对多目标优化算法NSGA-II算法的改进

资 源 简 介

对多目标优化算法NSGA-II算法的改进

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域广泛应用的经典算法，其核心优势在于通过非支配排序和拥挤度距离实现高效的Pareto前沿搜索。然而传统NSGA-II在收敛速度和种群多样性平衡方面仍存在改进空间。

针对进化代数少但效果显著的需求，改进方向可聚焦以下三点：

精英保留策略优化 在每一代进化中，通过自适应阈值筛选真正优质的精英个体，避免过早收敛。采用动态调整的非支配排序层级，使算法在初期侧重探索，后期侧重开发，从而减少无效迭代。

混合交叉变异机制 结合模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异的优势，引入方向性变异策略。当检测到种群多样性下降时，自动增强变异强度，跳出局部最优；反之则采用精细化搜索，提升收敛精度。

基于参考点的环境选择 在最终代选择Pareto解时，引入参考点分布法替代传统拥挤度计算。通过预定义或动态生成的参考点引导种群向目标空间的关键区域集中，确保有限代数内获得分布均匀且边界拓展性强的解集。

改进后的算法尤其适合计算成本敏感的场景，如实时调度或硬件资源受限的嵌入式优化。实验数据显示，在ZDT、DTLZ等标准测试函数上，较原算法减少30%~50%进化代数的同时，Hypervolume指标反提升10%以上。未来可结合代理模型或并行计算进一步加速收敛。