多目标优化算法之非支配遗传算法NSGA-Ⅲ，免费MATLAB代码获取

非支配遗传算法NSGA-Ⅲ。

NSGAIII的主要思路是在NSGAII的基础上，引入参考点机制，对于那些非支配并且接近参考点的种群个体进行保留。

NSGA-Ⅱ是multi-objective优化，即多目标优化，而NSGA-Ⅲ的many-objective优化，即超多目标优化。其中，multi-objective（多目标）指的是2或3个优化目标，many-objective（超多目标）指的是至少4个优化目标。

NSGA3与NSGA2的算法框架大致相同，只是在选择机制有所不同。NSGA2用拥挤距离对同一非支配等级的个体进行选择（拥挤距离越大越好），而NSGA3用的是基于参考点的方法对个体进行选择。NSGA3采用基于参考点的方法就是为了解决在面对三个及其以上目标的多目标优化问题时，如果继续采用拥挤距离的话，算法的收敛性和多样性不好的问题（就是得到的解在非支配层上分布不均匀，这样会导致算法陷入局部最优）。

因此，NSGA-Ⅲ的优势是求解超多目标优化问题，即4个及以上的多目标优化问题。

感觉NSGA-II更具有代表性，III就大概只是稍微补充了一下。

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多目标01