多目标优化进化算法NSGA2

资 源 简 介

多目标优化进化算法NSGA2

详 情 说 明

NSGA2（非支配排序遗传算法II）是多目标优化领域具有里程碑意义的进化算法，相比初代NSGA在收敛性和分布性方面均有显著提升。其核心思想是通过非支配排序和拥挤度距离计算实现帕累托前沿的高效搜索。

算法流程主要包含三个关键技术：首先采用快速非支配排序将解集分层，确保算法向帕累托前沿逼近；其次引入拥挤度比较算子，保持解集在目标空间的均匀分布；最后通过精英保留策略结合父代与子代种群，避免优秀个体丢失。

该算法在工程设计中表现出两大优势：一是通过非支配排序有效处理目标间冲突，二是拥挤度机制避免了传统加权法需要预设权重的问题。典型应用场景包括航空航天设计、资源调度等需要平衡多个竞争目标的领域。

工具箱的扩展性体现在三个方面：支持自定义目标函数和约束条件，可适配不同问题特性；模块化设计便于改进选择策略或变异算子；提供标准的性能评估指标如GD、IGD等，方便对比算法改进效果。