差分进化和NSGA2的代码合集

资 源 简 介

差分进化和NSGA2的代码合集

详 情 说 明

差分进化和NSGA2是两种经典的优化算法，前者常用于单目标优化问题，后者则专门处理多目标优化场景。

差分进化（DE）的核心思想是通过种群中个体的差分向量进行变异操作，生成新解并通过交叉选择保留更优解。其优势在于实现简单、参数较少，且对非线性问题有较强的全局搜索能力。

NSGA2（非支配排序遗传算法II）是一种改进的多目标优化算法，通过非支配排序和拥挤度计算来维持解的多样性和收敛性。它能够高效处理多个相互冲突的目标，并输出一组Pareto最优解。

两者的结合通常用于提升多目标优化性能，例如利用DE的变异机制增强NSGA2的种群多样性，或在局部搜索阶段引入差分进化策略。这类混合算法在工程优化、机器学习参数调优等领域有广泛应用。