pareto的多目标遗传算法

资 源 简 介

pareto的多目标遗传算法

详 情 说 明

基于Pareto的多目标遗传算法（如NSGA-II）是一种解决多目标优化问题的经典方法。这类算法通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，在多个冲突目标之间寻找最优权衡解集。

NSGA-II的核心在于其非支配排序和拥挤距离机制。非支配排序将种群中的解分为不同层级，确保优先级高的非支配解能够被保留。而拥挤距离则用于维持解集的多样性，避免算法收敛至局部Pareto前沿。

与单目标优化不同，Pareto多目标优化的结果通常是一组解（Pareto前沿），而非单一解。这些解的特点是：在任何一个目标上进一步优化，必然导致其他目标的性能下降。设计者可根据实际需求从Pareto前沿中选择合适的解。

NSGA-II通过精英保留策略和快速非支配排序提高了算法效率，使其成为工程优化、机器学习超参数调优等场景的常用工具。