NSGA-II多目标优化算法
NSGA-II 是一种常用于多目标优化问题的非支配排序遗传算法。它通过比较种群中的解来判定是否被支配，寻找多个非支配前沿面。最开始会对每个解进行比较，复杂度为 O(MN²)，其中 M 是目标数量，N 是种群数量。，依次找到第一、第二甚至更多的非支配前沿面，每次比较的复杂度都高，最坏的情况下复杂度可达 O(MN³)。虽然复杂度较高，但它在多目标优化中的表现挺不错，能够有效地找到 Pareto 最优解。
如果你在做多目标优化问题，是遗传算法优化，NSGA-II 是个不错的选择。它的适用范围广泛，可以各种复杂的优化任务。需要注意的是，由于其复杂度较高，会对计算资源产生较大压力。所以，使用时要考虑到规模和计算时间。
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