实现了多目标遗传算法NSGA2

资 源 简 介

实现了多目标遗传算法NSGA2

详 情 说 明

NSGA2（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域最经典的算法之一，它通过改进的遗传算法框架解决具有多个冲突目标的优化问题。该算法的核心思想是模拟生物进化过程，在种群迭代中不断逼近问题的Pareto最优解集。

算法主要包含三大关键技术： 非支配排序 - 根据解的支配关系将种群分成不同等级，确保优先保留高质量解 拥挤度计算 - 在相同等级的解中维护多样性，避免结果聚集在Pareto前沿的某一部分 精英保留策略 - 合并父子代种群后筛选最优个体，保证优秀基因不会丢失

实用特性包括对约束条件的处理能力、适应度共享机制以及不需要人为设定权重即可自动获得均匀分布的解集。典型的应用场景包括工程设计优化、资源分配、参数调优等需要权衡多个性能指标的领域。

实现时通常需要自定义目标函数、变量编码方式和遗传算子（选择、交叉、变异）。完善的实现会包含自适应参数调整和收敛判定机制，对于复杂问题还可以结合局部搜索策略进行增强。