改进的非支配排序遗传算法

资 源 简 介

改进的非支配排序遗传算法

详 情 说 明

改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）是解决多目标优化问题的经典算法。它通过将非支配排序机制与遗传算法结合，能够高效地寻找一组均匀分布的Pareto最优解。

该算法首先初始化设定种群规模和终止条件，这是算法运行的基础。在迭代过程中，它采用快速非支配排序对解进行分层，确保优秀个体能够优先保留。拥挤度比较算子的引入则保证了种群的多样性，避免结果陷入局部最优。

相比传统遗传算法，NSGA-II的改进主要体现在三个方面：一是采用精英保留策略提升收敛性；二是通过计算拥挤距离维持解集分布性；三是降低算法复杂度。这些特点使其在工程优化、调度问题等需要权衡多个目标的场景中表现优异。

值得注意的是，该算法不限制目标函数的数量，用户可以根据实际问题自由设定单目标或多目标。国内外学者常将其作为基准算法，衍生出许多改进版本，展现了强大的适应性和扩展性。