解释紧致性编码以及适应度分配策略，可以配上代码解释

紧致性编码是多目标遗传算法（如NSGA-III）中的一种技巧，目的是提高算法的空间效率，减少冗余个体。传统的二进制编码可能导致大量相似解，而在紧致性编码中，每个染色体代表一组可能有效的解决方案，并通过某种方式压缩表示，使得编码更紧凑，能够更好地区分不同的非劣解。例如，在NSGA-III中，可能会使用Tournament Selection与Crowding Distance的概念，选择那些不仅在单个目标上优秀，而且在邻域内具有较高多样性（即拥挤距离大）的个体。

适应度分配策略则是为了在保持多样性的同时优化收敛到Pareto前沿的过程。在NSGA-III中，适应度由两个部分组成：一个是基于非劣性排名的适应度值，另一个是拥挤距离（Crowding Distance），反映了个体在解空间中的位置。当分配适应度时，首先考虑非劣性，然后考虑拥挤距离，以保持种群的多样性并避免早熟。

下面是一个简单的Python伪代码示例（注意这是简化版，实际实现会更为复杂）：

def calculate_fitness(individual):
    # 非劣性适应度
    dominance_rank = get_dominance_rank(individual)
    
    # 拥挤距离
    crowding_distance = calculate_crowding_distance(individual, population)

    # 综合适应度
    fitness = dominance_rank + crowding_distance
    
    return fitness

def tournament_selection(population):
    selected Individuals = []
    for _ in range(pop_size):
        competitors = random.sample(population, tournament_size)
        best = select_best(competitors)  # 可能涉及适应度比较
        selected.append(best)
        
    return selected

# ...其他算法步骤...

这里`get_dominance_rank`和`calculate_crowding_distance`函数用于计算个体在多目标环境下的非劣性和拥挤距离，`select_best`则根据综合适应度进行竞争选择。