针对第三代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ，NSGA-Ⅲ）在处理高维多目标函数时存在收敛精度低和搜索性能差等问题，提出一种自适应多种群NSGA-Ⅲ算法。首先将传统算法的单一种群划分成四个亚种群，并为每个亚种群分配不同的交叉算子；其次提出外部最优解集（external optimal solution set，EXS）的概念，通过计算个体更新最优解集的参与量来自适应调节每个亚种群的大小；最后利用局部搜索策略提高EXS的局部搜索性能。采用四个不同的测试函数，与七种对比算法进行仿真验证，结果表明在处理高维多目标优化问题时，提出算法的性能指标整体优于其他对比算法，能够获得较好的算法收敛性和种群多样性。

基于NSGA-Ⅲ算法的电力系统无功电压优化

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ, MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。

多目标优化算法NSGAⅢMATLAB代码及注释