遗传算法整数规划NSGA-IImatlab源代码

资 源 简 介

遗传算法整数规划NSGA-IImatlab源代码

详 情 说 明

遗传算法在解决多目标整数规划问题时展现出独特优势，其中NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是经典实现方案。该算法通过模拟生物进化过程寻找Pareto最优解集，特别适合处理相互冲突的多个优化目标。

核心模块解析： 初始化阶段 生成满足整数约束的初始种群，采用特定编码方式将决策变量转换为染色体。对于整数规划问题，通常采用整数编码或二进制编码，确保后续操作不破坏解的可行性。

适应度计算 同时评估多个目标函数值，通过非支配排序和拥挤度计算确定个体优劣。非支配排序将解集分层，而拥挤度保证前沿解的分布性，这是NSGA-II区别于单目标算法的关键特征。

选择与重组 采用二元锦标赛选择机制，结合精英保留策略。交叉变异操作需特别设计以保证子代仍为整数解，常见方法包括模运算交叉和边界保持变异。

Pareto前沿提取 通过多代进化后，算法最终输出非支配解集，这些解在目标空间形成Pareto前沿。用户可根据需求从中选择合适方案，所有解都满足"无法在某个目标上更优而不损害其他目标"的特性。

实现要点： 约束处理采用可行解优先的排序策略 自适应调整交叉变异概率提升收敛效率 拥挤度比较算子维持种群多样性 精英策略保留每代最优个体