ＮＳＧ-II方法的多目标遗传算法

资 源 简 介

ＮＳＧ-II方法的多目标遗传算法

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，通过改进的遗传算法框架有效解决具有多个冲突目标的优化问题。该算法核心在于将"非支配排序"与"拥挤度距离"机制结合，在保持种群多样性的同时逼近Pareto最优前沿。

算法流程分为四个关键阶段：首先通过常规的交叉、变异操作产生子代种群；接着合并父代与子代种群进行非支配排序，将解分成不同等级的非支配层；然后计算同一非支配层中解的拥挤度距离，衡量解在目标空间的分布密度；最后基于非支配等级和拥挤度选择下一代种群，优先保留高等级且稀疏分布的优质解。

该方法的优势在于：避免人工设置权重将多目标转化为单目标，能一次性获得均匀分布的Pareto解集；拥挤度比较算子替代共享函数，降低计算复杂度；精英保留策略防止优秀个体丢失。实际应用中需注意种群规模、交叉/变异概率等参数对收敛性的影响，以及目标函数归一化处理的重要性。