nsga-ii多目标优化算法

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种经典的多目标优化算法，是对NSGA的改进。它基于遗传算法，采用非支配排序、拥挤距离度量和精英策略等方法，用于解决多目标优化问题。其主要思想是通过一系列的排序和选择操作，不断筛选出更优的解集合，并保持解集合的多样性和均衡性。

NSGA-II算法的主要步骤包括：
1. 随机生成一组初始种群；
2. 对种群中的每个个体进行非支配排序，得到支配关系和支配等级；
3. 根据支配等级和拥挤距离度量进行选择，筛选出一部分精英个体；
4. 对筛选出来的精英个体进行交叉和变异，生成新的个体，并用新的个体替换掉较差的个体；
5. 重复执行2-4步骤，直到满足终止条件。