NSGA3

资 源 简 介

NSGA3

详 情 说 明

NSGA3算法是多目标优化领域的重要算法，作为NSGA2的改进版本，它在选择机制上进行了创新性调整。与NSGA2基于拥挤距离的筛选方式不同，NSGA3引入了参考点机制来实现更均衡的种群分布。

该算法的核心思想是通过预先定义一组参考点来指导选择过程。这些参考点在目标空间中均匀分布，帮助算法维持种群的多样性。在选择操作时，NSGA3会计算每个个体与参考点之间的关联程度，优先保留那些能够更好覆盖参考点区域的解。

MATLAB版本的NSGA3实现通常遵循标准算法流程：首先初始化种群并计算目标函数值，然后进行非支配排序，接着使用参考点机制进行选择操作，最后执行交叉和变异来生成新一代种群。值得注意的是，参考点的生成和对齐操作是NSGA3实现中的关键步骤，直接影响算法性能。

相较于NSGA2，NSGA3在处理高维多目标问题时表现更优，因为它能有效克服拥挤距离在高维空间的失效问题。这种基于参考点的选择机制确保了种群在目标空间的均匀分布，使算法在收敛性和多样性之间取得更好平衡。