写一个六个变量和两个目标的nsga2算法

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种多目标优化算法，它是基于遗传算法（GA）的改进版。NSGA-II的主要思想是通过非支配排序和拥挤度距离来寻找最优的近似解集。下面是一个六个变量和两个目标的NSGA-II算法的伪代码：

1. 初始化种群P0，其中每个个体的六个变量均在指定范围内随机生成
2. 对种群P0进行非支配排序，得到多个不同的等级
3. 对每个等级的个体计算拥挤度距离
4. 选择出N个个体作为父代，其中N为种群大小
5. 通过交叉和变异产生M个子代，其中M等于N
6. 对子代与父代合并，得到种群P1
7. 对种群P1进行非支配排序，得到多个不同的等级
8. 对每个等级的个体计算拥挤度距离
9. 选择前N个个体作为下一代种群P2，其中N为种群大小
10. 检查是否满足终止条件，如果不满足，返回步骤5；否则，返回最优近似解集

其中，非支配排序是指将种群中的个体按照其被支配的数量进行排序，支配数量越小的个体排名越高；拥挤度距离是指用来描述个体在目标空间中的分布情况，拥挤度距离越大的个体相对于其他个体而言更分散。

在步骤5中，可以采用标准的交叉和变异操作，例如单点交叉和位变异。在步骤9中，可以根据非支配排序和拥挤度距离来选择前N个个体，具体方法可以参考NSGA-II的原始论文。