NSGAII源代码详解与 Tournament Selection实现

NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 是一种多目标优化算法，用于处理具有多个优化目标的问题。在这个代码片段中，作者提供了一个基于C++的NSGA-II实现，它遵循了经典的进化计算方法，如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的变种。 首先，代码定义了几个关键参数，如维度(Dimension30)、种群大小(popsize100)、代数(generation500)以及随机数生成函数URAND。这些设置对于算法的性能至关重要，影响了搜索空间的复杂性和搜索效率。 核心类`individual`代表了一个个体，包含值向量(value)，适应度函数值(fvalue)，支配状态(is_dominated)等属性。初始化函数`init()`用于设置个体的初始状态，`rank`和`crowding_distance`分别表示个体在当前代的排序位置和拥挤度，fvalue则存储两个优化目标的值。另一个成员函数`f_count()`负责计算这两个目标的值。 `population`类是种群结构，包括`P`、`Q`和`R`三个群体，用于保存不同阶段的个体。`set_p_q()`函数用于初始化`P`和`Q`群体，`make_new_pop()`执行二进制锦标赛选择、交叉和变异操作，以产生新的子代`Qo`。`fast_nondominated_sort()`函数负责进行快速非支配排序，将种群分为不同的非支配集合（F1、F2...），这一步是NSGA-II算法的核心部分，通过比较个体之间的多目标关系来维护多样性。 `calcu_crowding_distance(int i)`用于计算每个个体的拥挤距离，这是衡量个体在非支配集合内部相对优势的重要指标。`f_sort(int i)`是对种群按照拥挤度进行排序，确保在非支配集合中选择具有较高多样性且不被其他个体主导的个体。`choice(int a, int b)`是二元锦标赛选择的具体实现，用于在两个个体间进行比较并决定谁进入下一代。 `maincal()`函数是整个算法的控制流程，它调用上述各个辅助函数，从一个初始种群开始，通过多代迭代不断更新种群，直到达到指定的代数。这个过程旨在寻找并保持种群中的最优解，同时保持多样性，以适应多目标优化问题。 这段代码提供了NSGA-II算法的一个基础实现，通过二进制 tournament、非支配排序、拥挤度计算等一系列步骤，有效地解决多目标优化问题，体现了进化计算方法在解决实际问题中的应用潜力。