多目标遗传算法是NSGA-II[1]（改进的非支配排序算法）,该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点：传统的非支配排序算法的复杂度为 ，而NSGA-II的复杂度为 ，其中M为目标函数的个数，N为种群中的个体数。引进精英策略，保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃，从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子，不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷，而且将其作为种群中个体间的比较标准，使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域，保证了种群的多样性。（消除了共享参数）。
资源文件列表
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/AssociateToReferencePoint.m , 1363
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/Crossover.m , 937
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/Dominates.m , 956
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/GenerateReferencePoints.m , 1321
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/license.txt , 1350
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/main.m , 800
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/MOP2.m , 949
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/Mutate.m , 970
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/NonDominatedSorting.m , 2251
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/NormalizePopulation.m , 1291
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/nsga3.m , 3828
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/PerformScalarizing.m , 1628
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/PlotCosts.m , 981
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/SortAndSelectPopulation.m , 2347
NSGA-III多目标优化程序,用于数学建模中的多元函数优化/NSGA-III多目标优化/UpdateIdealPoint.m , 1068
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