NSGA-Ⅱ与PSO-BP结合的优点

将NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）与PSO-BP（Particle Swarm Optimization-Backpropagation）结合的优点包括以下几点：

1. 全局优化能力：NSGA-II是一种多目标优化算法，通过非支配排序和拥挤距离计算来维护一组非支配解，能够在多个目标函数之间寻找到一组全局最优解。与传统的单目标优化算法相比，NSGA-II能够提供更多的备选解。

2. 局部搜索能力：PSO-BP结合了粒子群优化（PSO）和反向传播（BP）算法，PSO具有良好的全局搜索能力，而BP具有较强的局部搜索能力。通过将两种算法结合，可以在搜索过程中兼顾全局和局部搜索能力，提高搜索效率和搜索质量。

3. 收敛速度快：PSO-BP算法可以利用粒子群的协同搜索能力来寻找合适的初始权重和偏置，加速BP网络的收敛过程。与传统的单纯使用BP算法相比，结合PSO可以更快地找到全局最优解。

4. 多样性维持：NSGA-II通过非支配排序和拥挤距离计算来维护一组非支配解，保持多样性，而PSO-BP算法通过粒子群的随机性来增加解的多样性。结合两种算法可以更好地维持种群的多样性，避免陷入局部最优解。

5. 提高搜索效果：NSGA-II和PSO-BP各自具有不同的搜索策略和优化能力，结合两种算法可以互相弥补不足，提高搜索效果。NSGA-II可以提供一组全局最优解，而PSO-BP可以通过局部搜索和快速收敛来优化每个解。

综上所述，将NSGA-II与PSO-BP结合可以充分发挥两种算法的优势，提高搜索效率和搜索质量，获得更好的优化结果。