NSGA-III的代码

简介：
NSGA-III的代码是用于实现Niched Pareto遗传算法第三版的源代码，适用于解决多目标优化问题。 NSGA-III算法首先定义一组参考点，并随机生成包含N个个体的初始种群（通常建议与参考点的数量相同），其中N表示种群大小。接着进行迭代直到满足终止条件。 在第t代，基于当前的种群Pt，通过模拟选择过程、两点交叉(SBX)和多项式变异操作来产生子代种群Qt，其规模同样为N。因此，在合并这两组群体后（即Rt=Pt∪Qt），形成了一个大小为2N的新群体。 为了从这个新形成的较大群体中选出下一代的最优个体集合St，首先通过非支配排序法将该大群体划分成若干不同的层次(F1, F2等)。接下来构建新的种群St的方法是从F1层开始逐步添加不同层级中的解到St直至其规模达到N或首次超过N为止。 假设最后能够接受的选择范围是L层，则在这一层级之后的所有个体都将被舍弃，同时这些已经被选入的前几层(L+1及以后)的解将直接成为下一世代种群Pt+1的一部分。对于剩余需要填充到下一代中的那些位置则从第L层中选择合适的解决方案以确保目标空间内的多样性分布理想化。