​NSGA2多目标优化算法

资 源 简 介

​NSGA2多目标优化算法

详 情 说 明

NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法Ⅱ）是多目标优化领域的经典算法，相比初代NSGA，它通过三大核心改进显著提升了性能。

快速非支配排序是该算法的关键步骤，它解决了初代算法计算复杂度高的问题。该机制将种群个体分层：首先筛选出不受任何其他解支配的Pareto最优解集作为第一层，然后排除这些解后递归筛选下一层，直到所有个体被归类。这种分层方式大幅降低了排序的计算量。

拥挤度比较算子是维持种群多样性的核心。算法为每个个体的相邻解计算拥挤距离，反映其在目标空间的分布密度。选择操作时，优先保留拥挤距离大的个体，促使解集均匀覆盖整个Pareto前沿，避免结果聚集在局部区域。

精英策略通过合并父代与子代种群进行选择，确保优秀个体不会在进化过程中丢失。这种机制不仅加速收敛，还增强了算法稳定性。相较于需要手动设置共享半径的传统方法，NSGA-Ⅱ的自适应特性使其更适用于复杂优化问题，如工程设计、资源分配等需平衡多个冲突目标的场景。