NSGA-II的代码复现

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NSGA-II的代码复现

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，在Matlab平台实现需要关注几个核心模块。首先需要建立种群初始化机制，随机生成满足约束条件的初始解。适应度评估阶段需并行计算每个个体的多个目标函数值，这是算法效率的关键点。

核心操作是非支配排序和拥挤度计算。非支配排序将种群划分为多个前沿等级，第一前沿包含所有帕累托最优解。拥挤度计算则确保解的多样性，通过测量相邻解在目标空间的距离来实现。选择算子采用二元锦标赛机制，结合前沿等级和拥挤度进行个体优选。

交叉变异阶段通常采用模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异，需注意控制分布指数参数。精英保留策略直接将父代优秀个体并入子代，这是NSGA-II改进前代算法的重要特征。实现时建议将各模块封装为独立函数，便于调试和参数调整。最后需要设计可视化模块，用散点图展示帕累托前沿的演化过程。