遗传算法代码，外加个人理解希望大吉你可以多多交流

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美国国家标准学会 根据文章，NSGA-III算法在C ++中的实现： Kalyanmoy Deb和Himanshu Jain，一种使用基于参考点的非支配排序方法的进化多目标优化算法，第一部分：解决盒子约束问题。 IEEE进化计算学报，第1卷。 18，第4号，第577-601页，2014年8月。doi：10.1109 / TEVC.2013.2281535。 该代码使用DTLZ和WFG测试问题进行了测试，获得的结果与作者报告的结果非常相似。 欢迎提供贡献和错误修复。 示范 演示“ src / main_nsga3.cpp”包含NSGA-III算法的可伸缩性测试，方法是将目标数量从3个改为10个（考虑到DTLZ2问题）。 编译特定的目标文件： make Makefile

非支配排序遗传算法matlab代码NSGA-III：非支配排序遗传算法，第三版— MATLAB实现 这是MATLAB中NSGA-III（非主导排序遗传算法，第三版）的实现。 有关更多信息，请访问以下URL： 引用这项工作 您可以按如下所示引用此代码： Mostapha Kalami Heris，NSGA-III：非支配排序遗传算法，第三版— MATLAB实现（URL：），Yarpiz，2016年。

基于matlab的遗传算法的非支配排序遗传算法，多目标优化算法 可以用于多目标优化，多变量回归，求解最优值

///// pymoo：Python中的多目标优化 我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。 安装 首先，请确保您已安装Python 3环境。 我们建议使用miniconda3或anaconda3。 官方版本始终在PyPi上可用： pip install -U pymoo 对于当前的开发人员版本： git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoo cd pymoo pip install . 由于为了加快速度，还可以编译某些模块，因此您可以仔细检查编译是否有效。 执行命令时，请确保不在本地pymoo目录中，因为否则将不使用站点包中已安装的版本。 python -c " from pymoo.util.function_loader import is_compile

里面是自己改进的多目标GWO算法以及NSGA3算法，可以通过里面的Type变量进行选择，通过name变量选择测试函数，有DTLZ1-DTLZ3，ZDT1-ZDT4，UF2，UF4，UF8无约束函数，约束函数有CONSTR、SRN、TNK。此外还有机组的测试相关函数。基准测试函数的真实PF均有。运行NSGAⅢ_main.m文件即可

绝对不是matlab自带的那个，matlab自己提供的那个一堆错误感觉，所以我参照论文和一些指导修改了一下，主要是那个SortAndSelectPopulation.m关于fl选择参考点那部分，代码有时会警告，主要是没找到超平面，可以参照这个https://blog.csdn.net/wayjj/article/details/78954506说的自己在改（我觉得没报错所以懒得改。本来上传一个，但是感觉不太对，这个我测试过，效果还可以。欢迎大家讨论。

本次资源是从platEMO平台上抠出的NSGA3代码（MATLAB）

该文献为NSGA3的最初论文，里面详细介绍算法的求解流程，和测试实验。