​nsga-2 遗传算法

资 源 简 介

​nsga-2 遗传算法

详 情 说 明

NSGA-2（非支配排序遗传算法第二版）是多目标优化问题中广泛使用的遗传算法变种。该算法通过独特的非支配排序和拥挤度比较机制，能够在保持种群多样性的同时逼近帕累托最优解集。

在电力系统领域的典型应用场景中，比如IEEE-33节点系统，NSGA-2常被用来解决诸如网损最小化、电压稳定性提升、投资成本优化等多目标协同优化问题。其核心优势体现在三个方面：首先通过快速非支配排序将解分为不同前沿等级，其次采用拥挤度距离保持解集分布性，最后通过精英保留策略确保优秀个体不会丢失。

相比传统单目标优化方法，NSGA-2输出的帕累托解集能为决策者提供多维度的权衡方案。在实现过程中通常需要特别注意适应度函数设计、约束条件处理以及算法参数（如交叉概率、变异概率）的调优，这些因素会直接影响算法在复杂配电系统模型中的收敛速度和求解质量。