C++实现的NSGA2算法源代码解析

"该资源提供了一个C++实现的NSGA2（非支配排序遗传算法第二代）源代码，用于多目标优化问题。" NSGA2是一种广泛应用的多目标优化算法，设计用于解决具有两个或更多目标函数的优化问题。在这个C++代码中，主要包含了以下几个关键部分： 1. **定义常量**：`#define`语句定义了一些常量，如决策变量的数量（D10）、种群大小（popsize100）、进化代数（genetic2000）、随机数生成范围（URAND）以及圆周率的近似值（epx）等。 2. **随机数生成函数**：`rand_int()`和`rand_real()`是生成整数和浮点数随机数的辅助函数，用于初始化种群和变异操作。 3. **比较函数**：`cmp1`, `cmp2`, 和 `cmp3`是用于比较个体适应度的函数，这些函数在种群排序时起关键作用。例如，`cmp1`可能用于比较个体的第一个目标函数值，`cmp2`和`cmp3`则可能用于处理多个目标的情况。 4. **结构体和类定义**： - `indivial`类表示一个个体，包含决策变量数组`x`、两个适应度值`fintness`、拥挤距离`crowding`以及其他属性，如是否被支配（`is_domied`）、支配关系数组（`domi`）等。 - `population`类表示整个种群，包含个体数组P、Q和R，以及相关的数量和排序信息。它有多种方法，如初始化种群、非支配排序、计算拥挤距离、生成新种群等。 5. **种群操作方法**： - `set_p_q`：设置P和Q群体。 - `nodominata_sort`：执行非支配排序。 - `crowding_distance`：计算每个个体的拥挤距离，这是一个用于保持种群多样性的指标。 - `sorts`：对种群进行排序。 - `make_new_pop`：生成新的种群，结合选择、交叉和变异操作。 - `fast_sort_nondominate`和`cal`：快速非支配排序和计算过程。 6. **算法流程**： - NSGA2的基本流程包括初始化种群、进化迭代、非支配排序、拥挤距离计算、选择操作等步骤。在C++代码中，这些步骤通过调用`population`类中的方法实现。 通过这个源代码，开发者可以理解NSGA2算法的实现细节，并根据需要调整参数和功能，以应用于特定的多目标优化问题。由于NSGA2算法具有良好的全局搜索能力和能保持解的多样性，因此在工程优化、机器学习、资源分配等领域有着广泛的应用。