nsga是用于多目标计算

资 源 简 介

nsga是用于多目标计算

详 情 说 明

NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）是一种经典的多目标优化算法，主要用于解决具有多个冲突目标的优化问题。它通过模拟自然选择的过程，能够在一次运行中找到一组最优解，这些解在多个目标之间实现了良好的权衡。

NSGA算法的核心思想基于遗传算法，通过非支配排序和拥挤度计算来保持种群的多样性，避免算法过早收敛到局部最优解。非支配排序帮助区分解之间的优劣，而拥挤度计算则确保解在目标空间中分布均匀，从而使最终得到的解能够覆盖尽可能广泛的帕累托前沿。

该算法广泛应用于工程优化、机器学习参数调优、资源分配等多个领域。相较于单目标优化算法，NSGA更适合处理现实世界中复杂的多目标决策问题，能够提供一组可供决策者选择的平衡解，而不仅仅是一个单一的最优解。