NSGA-II算法

发布网友发布时间：2024-09-26 06:32

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热心网友时间：2024-09-30 15:17

NSGA-II算法是一种高效非支配排序遗传算法的改进版，它通过迭代寻找多目标优化问题中的非支配前沿。算法首先通过比较所有个体间的支配关系，逐步发现第一组非支配解，并对它们进行折扣以寻找后续前沿。每个个体的'支配数'和'支配集合'是关键指标，通过递减这些数值，区分出不同层次的非支配前沿。

算法中，对于每个个体，初始时'支配集合'为空，'支配数'为0。如果一个个体p支配另一个q，q将被添加到p的'支配集合'中，反之，p的'支配数'加1。当一个个体的'支配数'为0，表明它属于第一层非支配前沿，会被放入特定集合中。对于非空的'支配集合'，算法会进一步处理内部支配解，计算密度估计，以衡量每个解周围的密度。

原始的NSGA使用共享函数来保持解的多样性，但这种方法依赖于参数设定，且计算复杂度高。NSGA-II通过引入拥挤度比较，减轻了这些问题。它通过计算每个解的拥挤距离，评估解的密集程度，从而在多目标优化中实现解的多样性保持，这种方法不仅适用于单目标，也适用于多目标情况。