NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb

资 源 简 介

NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb

详 情 说 明

NSGA-Ⅱ是多目标优化领域中具有里程碑意义的进化算法。该算法通过三个核心改进显著提升了早期NSGA的性能：首先采用快速非支配排序机制，将计算复杂度从O(MN³)降低到O(MN²)，其中M为目标函数数量，N为种群大小；其次引入拥挤度比较算子，在保证种群多样性的同时避免了人为设定共享参数的问题；最后通过精英保留策略确保优秀个体能够进入下一代。这些创新使NSGA-Ⅱ在解集收敛性和分布性之间取得了良好平衡，其帕累托前沿分布均匀的特点使其成为评估其他多目标算法的基准工具。算法在工程优化、调度问题等需要权衡多个冲突目标的场景中表现尤为突出。