R-NSGA-II算法

R-NSGA-II算法是改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)。在R-NSGA-II算法中，为了维持解群体的均匀分布，引入了指定共享参数的概念。这个参数的定义需要一定的经验，所以确定共享参数成为了一个复杂的问题。

R-NSGA-II算法的具体步骤如下：
1. 对每个解进行支配计数和支配集合的计算。支配计数(n_p)表示被解p支配的解的数量，支配集合(S_p)表示解p所支配的解的集合。这个过程需要进行O(MN^2)次比较。
2. 所有第一非支配前沿面解的支配计数都为零。然后遍历每个解p，对其支配集合中的成员进行支配计数减一的操作。如果某个成员的支配计数达到了零，那么将其放入一个单独的集合Q，这些成员属于第二非支配前沿面。然后再从集合Q中重复以上步骤，直到所有前沿面都被确定。
3. 在R-NSGA-II中，将进化群体按支配关系分为多个层次。第一层是进化群体的非支配个体集合，第二层是去掉第一层个体后得到的非支配个体集合，依此类推。选择操作首先从第一层中选取个体，然后再从第二层中选择，直至满足新进化群体的大小要求。

综上所述，R-NSGA-II算法是一种改进的非支配排序遗传算法，通过指定共享参数来维持解群体的分布性，并且根据支配关系将进化群体分为多个层次，从中选择个体以形成新的进化群体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [NSGA-II 算法详解](https://blog.csdn.net/qq_40491534/article/details/120767436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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