function nsga_2_optimization %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

nsga_2_optimization是一个基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的多目标优化算法。NSGA-II是一种优秀的计算智能算法，可用于解决具有多个决策变量和多个目标函数的复杂优化问题。该算法结合了遗传算法和非支配排序算法的优点，并通过多轮进化来逐步逼近较优解集。

该算法基于以下原则：首先，通过产生随机的个体群体来初始化种群，然后通过交叉和变异来产生新的个体，同时采用非支配排序和拥挤度距离作为选择复杂度的量化指标。该算法根据个体的非支配秩和拥挤度将种群划分为多个层次，以评估个体的优越性。非支配排序处理多个目标的决策问题时，以最小化不支配方案和最大化支配方案作为点评估方法，并通过针对每个对象赋予其所在最优层次的覆盖率来维护种群多样性。

该算法的优点是其能够找到更好的近似前沿解，同时实现种群多样性的有效维护。不仅如此，由于它的高度并行性，这个算法也可以有效处理高维度优化问题。另外，该算法的参数设置具有较宽的参数范围，在不同的应用情况下都能得到较好的结果。

总的来说，nsga_2_optimization是一种功能强大的多目标优化算法，具有很大的应用潜力。它可用于解决多种优化问题，包括工程问题、金融问题和生物学问题等。随着计算智能的发展，该算法将继续发挥重要作用，为实现更好的决策和优化问题提供更多的选择。