nsga2遗传算法

资 源 简 介

nsga2遗传算法

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是多目标优化问题中最经典的进化算法之一，其核心思想是通过改进的遗传算法机制寻找帕累托最优解集（Pareto Front）。

核心机制 非支配排序： 对种群中的个体进行分层排序，优先保留不被其他解支配的个体（即帕累托前沿解）。通过比较目标函数的支配关系，将解分为不同等级，确保算法向最优前沿收敛。

拥挤度比较： 在同等级的非支配解中，计算每个解在目标空间的拥挤距离（相邻解间的密度），优先保留分布稀疏的个体以维持种群多样性，避免结果聚集于局部区域。

精英保留策略： 将父代与子代合并后筛选，直接保留最优非支配层个体，避免优质解丢失，同时加速收敛。

优势特点 解决传统遗传算法在多目标场景下难以平衡收敛性与分布性的问题。 通过双重筛选（非支配排序+拥挤度）确保解的广泛性与均匀性。 适用于连续/离散变量优化，如工程设计、资源分配等复杂问题。

典型应用 机器人路径规划（同时优化路径长度与能耗）、神经网络超参数调优（平衡精度与模型复杂度）等需权衡多个冲突目标的场景。