​多目标优化nsga2算法

资 源 简 介

​多目标优化nsga2算法

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域广泛应用的经典进化算法。该算法通过独特的非支配排序机制和拥挤度计算，能够在复杂的多目标问题中找到高质量的帕累托最优解集。

算法核心包含两个创新机制：首先是非支配排序，它将种群中的解分为不同层级，位于第一层的解不受任何其他解支配，构成帕累托前沿。其次是拥挤度计算，确保解集在目标空间中均匀分布，避免结果聚集在某些区域。

测试函数的选择对验证NSGA-II性能至关重要。常用的ZDT、DTLZ等系列测试函数能有效检验算法在凸/非凸、连续/离散等不同特征问题上的表现。通过分析收敛性和多样性指标，可以客观评价算法性能。

相比传统单目标优化，NSGA-II的优势在于能同时优化多个相互冲突的目标，输出一组折中解供决策者选择。这种特性使其在工程设计、资源分配等实际应用中极具价值。