NSGA-II多目标整数规划的遗传算法

资 源 简 介

NSGA-II多目标整数规划的遗传算法

详 情 说 明

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是解决多目标优化问题的经典算法，特别适合处理带整数约束的规划问题。其核心思想是通过模拟生物进化过程，在解空间中高效搜索Pareto最优解集。

算法流程可分为六个阶段： 初始化种群：随机生成满足整数约束的初始解，确保变量取值符合问题定义。 适应度计算：同时评估解的多个目标函数值，例如成本、效率等相互冲突的指标。 非支配排序：根据Pareto支配关系对解分层排序，并计算拥挤距离以保持解集多样性。 二元锦标赛选择：优先选择非支配层级高且拥挤距离大的个体进入交配池。 交叉与变异：采用特定算子（如模拟二进制交叉）生成子代，并施加整数化处理。 精英保留策略：合并父代和子代种群，通过排序筛选新一代种群。

最终输出的Pareto前沿呈现了目标之间的权衡关系，决策者可根据需求从中选取合适解。该算法在工程调度、资源分配等离散优化场景中表现优异。