基本介紹
- 中文名：NSGA-Ⅱ
- 優點：運行速度快，解集的收斂性好
- 算法類型：多目標遺傳算法
- 提出人：Srinivas 和 Deb
釋義
NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 於 2000 年在 NSGA 的基礎上提出的，它比 NSGA算法更加優越：它採用了快速非支配排序算法，計算複雜度比 NSGA 大大的降低；採用了擁擠度和擁擠度比較運算元，代替了需要指定的共享半徑 shareQ，並在快速排序後的同級比較中作為勝出標準，使準 Pareto 域中的個體能擴展到整個 Pareto 域，並均勻分布，保持了種群的多樣性；引入了精英策略，擴大了採樣空間，防止最佳個體的丟失，提高了算法的運算速度和魯棒性。
NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遺傳算法的基礎上改進而來，其改進主要是針對如上所述的三個方面：
①提出了快速非支配排序算法，一方面降低了計算的複雜度，另一方面它將父代種群跟子代種群進行合併，使得下一代的種群從雙倍的空間中進行選取，從而保留了最為優秀的所有個體；
②引進精英策略，保證某些優良的種群個體在進化過程中不會被丟棄，從而提高了最佳化結果的精度；
③採用擁擠度和擁擠度比較運算元，不但克服了NSGA中需要人為指定共享參數的缺陷，而且將其作為種群中個體間的比較標準，使得準Pareto域中的個體能均勻地擴展到整個Pareto域，保證了種群的多樣性。
