基于NSGA2多目标优化的7次B样条轨迹规划：时间与能量双重最优

7 次 B 样条的轨迹平滑性，配合NSGA2多目标遗传算法的优化能力，用来做时间和能量的双重最优，效果是真的不错。作者把重点步骤都写清楚了，包括适应度函数怎么设计、怎么编码、怎么交叉变异，Python 代码也直接贴出来了，照着改方便。

嗯，7 次 B 样条相比常见的三次、五次，平滑度更高，适合做那种对轨迹连续性要求高的项目，比如机械臂末端控制、无人车轨迹规划这类。时间、能量一块抓，用NSGA2来找平衡点，调优起来还挺智能的。

我试了下，里面的evaluate_fitness函数写得蛮清楚，直接换成你自己的目标函数也行。还有个小细节，个体编码用的是浮点数，别搞错成整数，不然结果会跑偏。

像你要做自动化生产线、机器视觉轨迹捕捉这些，蛮适合拿这套框架当起点。核心算法可以保留，适配自己的业务逻辑就好。推荐你先看看 NSGA2 的基础原理，下面我也放了几个相关链接，配套学习刚刚好。

如果你正好在做多目标优化方向，尤其是时间+能耗的平衡，那这个资源你真得看看。哦对，matplotlib画图部分也写了，调试过程能看得清清楚楚。