实现了多目标遗传算法NSGA2 NSGA-II

资 源 简 介

实现了多目标遗传算法NSGA2 NSGA-II

详 情 说 明

NSGA-II是一种经典的多目标优化遗传算法，全称为非支配排序遗传算法II。该算法通过非支配排序和拥挤度计算，能够有效处理具有多个相互冲突目标的优化问题。

算法核心思想包含三个关键部分：首先进行非支配排序，将解集划分为不同等级的前沿，其中第一前沿包含所有不受其他解支配的Pareto最优解。然后通过拥挤度计算来评估同一前沿中解的分布密度，确保解的多样性。最后采用精英保留策略，将父代和子代种群合并后进行选择。

在实际应用中，用户需要针对具体问题定义适应度函数和约束条件。算法会通过迭代进化过程逐步逼近Pareto最优前沿，最终输出一组权衡解供决策者选择。相比传统单目标优化算法，NSGA-II能够一次性获得多个最优解，适用于工程设计、资源分配等复杂场景。

实现时需注意种群大小、交叉概率和变异概率等参数设置，这些参数会显著影响算法收敛性和解集质量。典型改进方向包括引入自适应机制、结合局部搜索方法等。