MATLAB实现的NSGA-II多目标优化算法系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了NSGA-II多目标优化算法，通过非支配排序与拥挤度计算，高效求解多目标优化问题的Pareto前沿，适用于工程与科研领域的复杂决策场景。

详 情 说 明

基于NSGA-II的多目标优化算法实现与应用系统

项目介绍

本项目实现了经典的NSGA-II（非支配排序遗传算法II）多目标进化算法。算法通过非支配排序和拥挤度计算机制，在有效逼近Pareto最优前沿的同时保持种群多样性。系统已完成全面调试，支持用户自定义目标函数、约束条件及算法参数，适用于工程设计、资源分配等需要权衡多个冲突目标的决策场景。

功能特性

• 高效非支配排序：快速将种群个体划分为不同非支配等级
• 自适应拥挤度计算：保持解集在Pareto前沿的分布均匀性
• 精英保留策略：结合父代与子代种群进行选择，避免优秀个体丢失
• 约束处理能力：支持等式与不等式约束条件的集成处理
• 灵活参数配置：可调整种群规模、迭代次数、遗传算子参数等
• 完整输出信息：提供Pareto解集、收敛曲线及算法运行统计

使用方法

1. 定义优化问题：设置目标函数、决策变量维度和取值范围
2. 配置算法参数：指定种群规模、最大迭代次数等参数
3. 设置约束条件：可选定义非线性约束函数
4. 运行优化算法：执行主程序进行多目标优化计算
5. 分析输出结果：获取Pareto最优解集及对应的目标函数值

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的MATLAB基础环境
• 推荐内存：4GB以上（针对大规模优化问题）

文件说明

主程序文件实现了NSGA-II算法的核心流程控制，包括种群初始化、遗传操作执行、非支配排序与拥挤度计算、精英选择策略以及结果输出等功能模块，为用户提供完整的算法调用接口和结果可视化支持。