用Matlab实现的多目标进化NSGA-3算法

资 源 简 介

用Matlab实现的多目标进化NSGA-3算法

详 情 说 明

NSGA-3（非支配排序遗传算法第三代）是解决多目标优化问题的经典进化算法。相比前代NSGA-II，它通过引入参考点机制更好地维持解集的多样性。

算法核心思想是通过参考点将目标空间划分为多个子区域，确保选择操作时能均匀覆盖整个帕累托前沿。其实现流程主要包含三个关键步骤：非支配排序、参考点关联以及种群选择。

在Matlab实现中，算法首先初始化种群并计算目标函数值。非支配排序将所有解分为不同前沿层级，确保优先保留更优的非支配解。参考点生成采用均匀分布在超平面上的采样点，通过归一化处理适应不同量纲的目标空间。

选择阶段通过计算解与参考点的垂直距离，确保每个参考点关联的解数量均衡，从而维持种群多样性。这种机制特别适合处理三维及以上的高维多目标问题。

实际应用中只需修改目标函数模块即可适配不同问题。算法内置的约束处理机制可以直接应对带约束的优化场景，输出结果为逼近真实帕累托前沿的解集分布。

该实现充分体现了进化算法解决复杂多目标问题的优势，在工程优化、调度决策等领域具有重要应用价值。相比传统加权求和法，能提供更全面的决策方案供设计者选择。