传算法NSGA-II对模型进

NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是一种多目标优化算法，常用于处理具有多个目标函数的优化问题。它结合了非支配排序（Non-Dominated Sorting）和遗传操作（Genetic Operators），如选择、交叉和变异，来寻找多目标问题的帕累托最优解集。

以下是一个简化的NSGA-II流程概述[^4]：

1. 初始化种群：随机生成一组解作为初始种群，每个解表示一组可能的参数组合。

2. 非支配排序：根据每个解的目标函数值，进行非支配排序，将解分为不同的层次（fronts）。

3. 选择：从每个层次中选择一定数量的解进入下一代，选择策略通常考虑了解的多样性（如距离均匀分布）和适应度（目标函数的好坏）。

4. 交叉与变异：对选择的解进行交叉和变异操作，产生新的解。交叉通常保留父代的非劣性，变异引入多样性。

5. 更新种群：将新产生的解添加到种群中，替换部分旧解。

6. 重复步骤2-5，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或种群收敛。