多目标优化经典算法之一

资 源 简 介

多目标优化经典算法之一

详 情 说 明

NSGA2算法（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域最具代表性的算法之一，它通过改进的遗传算法框架有效解决多个目标相互冲突的优化问题。其核心思想围绕Pareto最优解的概念展开，能在一次运行中找到逼近真实Pareto前沿的解决方案集。

算法主要流程包含三个关键技术：快速非支配排序、拥挤度计算和精英保留策略。快速非支配排序将种群个体按Pareto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衡量解的分布密度，避免结果过度集中；精英保留策略则结合父代和子代个体共同筛选，防止优质解丢失。

在MATLAB实现中，通常会涉及目标函数的向量化处理、锦标赛选择机制的编码，以及自适应交叉变异算子的设计。算法特别适合处理工程优化问题，如同时优化成本与性能、功耗与速度等矛盾目标。由于MATLAB强大的矩阵运算能力，其实现可充分利用向量化操作提升计算效率。

掌握NSGA2需要深入理解其分层筛选逻辑和多样性保持机制，这是区别于单目标优化的核心特征。该算法为后续多目标优化研究奠定了基础，其变种算法至今仍广泛应用于机器学习超参调优、物流路径规划等场景。