NSGA2和MOPSO算法

资 源 简 介

NSGA2和MOPSO算法

详 情 说 明

NSGA2（非支配排序遗传算法II）和MOPSO（多目标粒子群优化）是两种经典的多目标优化算法，适用于需要同时优化多个冲突目标的场景。

NSGA2基于遗传算法框架，核心思想是通过非支配排序和拥挤度计算来维持种群的多样性。非支配排序将解按Pareto前沿分级，确保优秀个体优先保留；拥挤度则避免解在目标空间过度聚集。该算法擅长处理复杂的多模态问题，但计算量可能较大。

MOPSO则改编自粒子群优化，每个粒子记录自身最优解和全局最优解。其特殊之处在于采用外部存档保存Pareto最优解，并通过轮盘赌选择引导粒子飞行。MOPSO收敛速度通常较快，但对参数设置更敏感，可能陷入局部最优。

两种算法各有优势：NSGA2在解的分布性上表现更好，适合高维问题；MOPSO计算效率更高，适合实时性要求强的场景。实际选择需权衡问题复杂度、计算资源和解的精度需求。