nsga-ii多目标优化

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。在多目标优化问题中，存在多个目标函数，这些目标函数之间通常存在矛盾。NSGA-II通过将个体按照支配关系进行排序，将种群分为不同的前端，并计算拥挤距离来维持种群的多样性。

在NSGA-II中，个体之间的支配关系是通过比较各个目标函数的值来确定的。如果一个个体在所有目标函数上都不劣于另一个个体，并且在至少一个目标函数上优于另一个个体，则称前者支配后者。通过这种方式，可以将种群中的个体划分为不同的前端，其中第一前端是完全不受支配的。

为了维持种群的多样性，NSGA-II引入了拥挤距离的概念。拥挤距离用于衡量同一前端中个体之间的距离，较大的拥挤距离表示个体之间的分布更为分散，从而增加了种群的多样性。

通过使用NSGA-II算法，可以得到多目标优化问题的帕累托前沿面，即最优解集。决策者可以根据自己的喜好和需求，在帕累托前沿面上选择不同的最优解。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多目标优化遗传算法NSGA-Ⅱ](https://blog.csdn.net/m0_70173451/article/details/130996446)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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