nsga2与nsga的区别

NSGA2和NSGA是多目标优化算法中比较经典的两种算法，它们都是采用非支配排序和拥挤度距离来对待选解进行评价和选择，但是它们也存在一些区别。

首先，在非支配排序的过程中，NSGA2采用了快速非支配排序（Fast Non-dominated Sorting），对待选解进行一个初步的分类，然后实行拥挤度距离策略进行该组内的优胜者选择。而NSGA则是采用了精英策略，即优先选择目标值最优的解，如果优胜者不够则从非支配集合中选择距离最近的解，这样在多目标优化中不同目标的取值情况下筛选出较好解的效果并不好。

其次，在种群更新的操作上，NSGA2会采用交叉和变异的方式生成下一代，而在交叉的过程中，NSGA2还采用了模拟二进制交叉（SBX，Simulated Binary Crossover）来避免出现子代的目标值很差的情况，这可以让种群更加多样化。而NSGA则是采用了随机选择的方式生成下一代。

此外，NSGA2还对拥挤度距离的计算进行了改进，引入了邻域个数的概念，可同时针对种群分布的稀疏性和分布的均匀性进行评价和选择，提高了算法的收敛性和搜索效率。

因此，总体来说，NSGA2相对于NSGA在评价，选择，操作等方面进行了优化和改进，因此具有更强的搜索能力和更优良的效果。