遗传算法 nsga2

资 源 简 介

遗传算法 nsga2

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域最著名的算法之一，它在原始NSGA的基础上进行了三项关键改进：快速非支配排序、拥挤度比较算法和精英保留策略。

算法核心流程首先通过快速非支配排序将种群分成不同前沿等级，第一前沿包含所有不被其他个体支配的解，第二前沿包含仅被第一前沿支配的解，以此类推。这种分层方式能有效保持解集的分布性。

拥挤度比较算子通过计算每个解在目标空间的局部密度，确保算法在选择时优先保留稀疏区域的解。这种机制避免了传统遗传算法容易陷入局部最优的问题，使解集能均匀覆盖整个Pareto前沿。

精英保留策略将父代和子代种群合并后进行选择，不仅加快了算法收敛速度，还防止了优秀个体的意外丢失。这一特点使NSGA-II在处理复杂多模态问题时表现尤为突出。

在Matlab实现中，算法会初始化随机种群，通过交叉变异产生子代，然后合并父代和子代进行非支配排序与拥挤度计算。最终选择合适数量的个体组成新一代种群。该过程反复迭代，直到满足终止条件。