nsga2代码matlab

您可以使用引用提供的两个NSGA_II的Matlab代码中的一个来实现NSGA_II算法。这两个代码中的一个与原论文算法基本相同，另一个对算法使用的算子进行了改进。在相同的迭代次数下，改进后的代码相比原始代码具有更快的运行速度和更好的收敛性。

其中，引用提供了一个名为non_domination_sort_mod的函数，该函数用于根据非支配性对当前种群进行排序。它根据个体之间的支配关系为个体分配等级，并计算每个前沿中的拥挤度。

另外，如果目标空间的维度可视化，您可以使用引用提供的代码来可视化结果。如果目标函数的维度是2，可以使用plot函数绘制二维图形；如果目标函数的维度是3，可以使用plot3函数绘制三维图形。

综上所述，您可以使用非主导排序和目标函数来实现NSGA_II算法，并根据需要使用可视化代码来可视化结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [nsga2的Matlab代码](https://download.csdn.net/download/qq_43472569/64537795)[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: 50%"]
- *2* *3* [NSGA_2 Matlab 算法详解完整代码 中文注释详解](https://blog.csdn.net/weixin_42462804/article/details/84866708)[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: 50%"]
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