相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因此有利于保持优良的个体，迅速提高种群的整体水平

NSGA (No n- Do mina te d So r ting in Ge ne tic Alg o r ithms [5 ]) is a p o pula r no n-do mina tio n ba s e d g e ne tic a lg o r ithm fo r multi- o b je c tive o ptimiz a tio n. I t is a ve r y e ffe c tive a lg o r ithm but ha s b e e n g e ne r a lly c r itic iz e d fo r its c o mputa tio na l c o m-ple x ity, la ck o f e litis m a nd fo r cho o s ing the o ptima l pa r a mete r va lue fo r s ha r ing pa r a me te r σsh ar e . A mo difie d ve r s io n, NSGA- I I ( [3 ]) wa s de ve lo p e d, w hich ha s a b e tte r s o r ting a lg o r ithm , inc o r p o r a te s e litis m a nd no s ha r ing pa r a me te r ne e ds to b e cho s e n a priori. NSGA- I I is dis c us s e d in de ta il in this r e p o r t a nd two s a mple te s t func tio ns a r e o ptimiz e d us ing it.

NSGA-II完整matlab项目，含ZDT1~6真实数据txt，见本人博客

为了减少污染，保护环境，国家大力支持新能源汽车发展。然而，电动汽车用户找桩难、排队时间过长、设施利用率低、充电运营企业盈利难等问题难以解决。同时，电动汽车大规模无序接入电网充电会影响电网的安全稳定运行。在此背景下，电动汽车充电调度策略的研究受到广泛关注。 研究意义： 1、电动汽车用户可以减少出行成本，提高出行效率； 2、合理分配充电桩的资源，避免浪费； 3、减少汽车充电对电网负荷的不良影响； 4、促进电动汽车的使用和推广。

基于NSGA-II算法的多目标参数优化的主动队列管理新策略.pdf

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NSGA-II求解柔性作业车间调度matlab代码

使用模糊非支配排序遗传算法对所提出的具有最小平均功率和延迟的双边沿触发静态 D 触发器中的 MOSFET 沟道宽度和电源电压进行多目标优化-II。 论文：使用模糊非支配排序遗传算法对所提出的具有最小平均功率和延迟的双边沿触发静态 D 触发器中的 MOSFET 沟道宽度和电源电压进行多目标优化-II 引文：Keivanian, F.、Mehrshad, N. 和 Bijari, A. (2016)。采用模糊非支配排序遗传算法-II对所提出的具有最小平均功率和延迟的双边沿触发静态D触发器的MOSFET沟道宽度和电源电压进行多目标优化。施普林格加，5（1），1-15。

基于多种遗传算法（NSGA-II，NSGA-III，C-TAEA）和模糊优化算法的实现，用于在大海得拉巴市政公司地区优化最佳管理

改进非支配排序遗传算法NSGA-II代码matlab实现