自己设计的NSGA-II代码

资 源 简 介

自己设计的NSGA-II代码

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是一种经典的多目标优化算法，它通过模拟生物进化过程来寻找问题的最优解集。该算法特别适合解决具有多个相互冲突目标的复杂优化问题。

算法核心思想是结合非支配排序和拥挤度距离计算来维持种群的多样性。首先对种群中的个体进行非支配排序，将解分成不同的前沿等级，然后计算同一前沿中解的拥挤度距离，确保解的分布性。这种机制使得算法能够有效逼近Pareto前沿。

在Matlab实现中，通常会包含以下几个关键模块： 种群初始化模块负责随机生成初始解 快速非支配排序模块对解进行分类 拥挤度计算模块评估解的分布情况 选择操作基于排序和拥挤度选择优质个体 遗传操作包括交叉和变异产生新个体 精英保留策略确保优秀个体不丢失

该实现可广泛应用于生产调度中的多目标优化，如同时优化生产周期和成本；物流优化中的路径选择，平衡运输时间和费用；以及神经网络中的超参数调优等多个领域。算法具有良好的扩展性，只需调整目标函数即可适配不同应用场景。