NSGA-II多目标优化算法入门详解PPT

简介：
本PPT深入浅出地介绍了NSGA-II（快速非支配排序遗传）多目标优化算法的基本概念、工作原理及应用实例，适合初学者掌握其核心思想与实践方法。 非支配排序、拥挤度计算以及Pareto前沿是NSGA-II算法的重要组成部分。与之相比，早期的NSGA算法存在一些缺陷：时间复杂度较高（O(MN^3)），其中M表示目标函数的数量，而N代表种群大小；缺乏精英保留策略，并且需要人为设定共享参数σshare。 为改进这些问题，NSGA-II引入了快速非支配排序法以将时间复杂度优化至O(MN^2)，同时采用了拥挤距离来替代共享函数算法从而保持种群多样性。此外，该版本还首次加入了精英保留策略。 在解释这些概念时可以举一个例子：假设你有两个目标——花费和旅行时间，并且这两个因素都越低越好。例如，动车A（费用为270元、时间为7小时），普快B（费用120元、时间10小时）以及飞机C（费用240元、时间2小时）。根据这个例子可以知道，方案C支配着方案A；而由于B和C在两个目标上没有一方全面优于另一方的情况存在，因此它们之间是非支配关系。 非支配排序的目标是获得一组Pareto最优解集。