nsga-ii c++实现

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是一种进化计算算法，用于多目标优化问题，它结合了种群排序、适应度分配以及交叉和变异操作。在C++中实现NSGA-II通常包括以下几个步骤：

1. **初始化种群**：创建一个初始种群，每个个体代表一组解（通常是解决方案的向量），每个维度对应一个优化目标。

2. **评估适应度**：对于种群中的每个个体，计算其对所有目标函数的适应度值。在多目标优化中，这通常涉及到 Pareto 级别集的概念，即无帕累托优势的个体被视为“劣”的。

3. **非支配排序**：根据适应度和多目标间的相对位置，对种群进行非支配排序，得到前几代的帕累托前沿（Pareto Front）。

4. **选择操作**：从上一代的帕累托前沿选择一定比例的个体进入下一代，可能采用轮盘赌选择法或其他策略。

5. **交叉和变异**：应用遗传操作，如单点交叉和变异，生成新的后代个体。交叉通常基于两个父母的决策变量，变异则随机改变部分决策变量。

6. **重复迭代**：上述步骤反复进行直到达到预设的停止条件，比如达到最大迭代次数或收敛标准。

在C++实现时，可以利用STL容器（如vector或list）存储种群，优先队列或自定义结构体来处理非支配排序，同时使用模板和继承来设计通用的算法框架。