​NSGA2和MOEAD多目标进化算法

资 源 简 介

​NSGA2和MOEAD多目标进化算法

详 情 说 明

NSGA2和MOEAD是两种经典的多目标优化进化算法。NSGA2（非支配排序遗传算法II）通过非支配排序和拥挤度计算来保持种群多样性，最终输出一组分布在帕累托前沿的解。该算法的核心思想是先对解进行非支配排序分层，再在同一层内根据拥挤度选择更具分布性的个体。

MOEAD（基于分解的多目标进化算法）采用不同的求解思路，它将多目标问题分解为多个单目标子问题，通过邻域关系维护解的质量。每个子问题通过聚合函数（如Tchebycheff方法）转换为单目标问题，利用相邻子问题的信息协同优化。

测试程序通常会在标准测试函数（如ZDT系列）上验证算法性能，评估指标包括解的收敛性（如GD）和分布性（如SP）。这两种算法各有优势：NSGA2更擅长保持解集分布性，而MOEAD在计算效率方面表现突出。实际应用中可根据问题特性选择，或结合两者优势设计混合算法。