多项式变异策略通过遍历每个特征，随机生成变异参数进行调整，并进行边界检查，确保变异后的特征在允许范围内。NSGA-II算法的实现涉及多个文件，实现过程包括快速非支配排序、计算拥挤距离、选择、交叉和变异等关键步骤。最终运行结果可以得到Pareto前沿信息。获取源代码的途径为访问特定链接。
【NSGAII】Python实现快速非支配排序多目标遗传算法
这是一种基于Pareto最优概念的多目标遗传算法，通常被称为快速非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)。在选择操作之前，种群根据个体之间的支配与非支配关系进行排序，并进行分层。同一层的个体通过计算其拥挤距离，以确保Pareto前沿的个体均匀分布，从而保持种群的多样性。精英策略的引入有助于保持父代中的优良个体进入下一代，避免最佳个体丢失，加速种群水平的提高。
NSGA-II算法的编码方式与遗传算法一致，采用实数编码。其选择、交叉和变异策略也与遗传算法相同，但引入了快速非支配排序和计算拥挤距离的特性，使算法能够有效地寻找多个非劣解。快速非支配排序策略通过比较个体之间的支配与非支配关系，将种群分层。计算拥挤距离的概念用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度，优先保留位于稀疏区域的个体，以维持种群多样性。
为了比较个体的优劣程度，首先使用快速非支配排序算法将个体分层，层数越小的个体越优。对于同一层的个体，拥挤距离越大，则个体越优。这样确保了Pareto前沿的均匀分布，使种群具有更高的多样性。
在选择过程中，采用锦标赛选择策略，随机选择一组个体进行竞争，优先选择优胜者。这种策略有助于保持种群的多样性。在交叉操作中，使用模拟二进制交叉方法(Simulated Binary Crossover, SBX)对每个特征进行交叉，以保持父代个体特征的适当保留。多项式变异策略通过遍历每个特征，随机生成变异参数进行调整，并进行边界检查，确保变异后的特征在允许范围内。
NSGA-II算法的实现涉及多个文件，实现过程包括快速非支配排序、计算拥挤距离、选择、交叉和变异等关键步骤。最终运行结果可以得到Pareto前沿信息。获取源代码的途径为访问特定链接。2024-11-21
