NSGA2算法代碼理解：
設置200個個體，目標函數為2個，決策變量的個數為30，首先初始化得到一個每個個體位于0~1之間的決策變量，利用ZDT1函數求得目標值，保存在數組中。

尋找非支配排序，在這200個個體中，選中一個個體，將這個個體和其余個體的目標函數值比較，如果沒有一個個體可以支配他，那么就將其加入到非支配集合中
if individual(i).n == 0 %個體i非支配等級排序最高，屬于當前最優解集，相應的染色體中攜帶代表排序數的信息
x(i,M + V + 1) = 1;
F(front).f = [F(front).f i];%等級為1的非支配解集
end
首先求出等級最高的非支配解集，然后遍歷這個解集，找出每個解支配的個體，將被支配數量減1，看是否成為一個非支配，如果是則加入到新的非支配集合中，如此反復知道新集合為空。
將種群一分為2，隨機選取最優的種群作為父代，然后交叉變異形成子代，接著合并子代和父代，采取精英策略，得到新的子代。
注意，如果原種群是200個，選取的合適繁殖的父代是100個，生成大約200個子代，合并再選取200個作為新的種群。

代碼參考
https://blog.csdn.net/joekepler/article/details/80820240

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NSGA2算法代码理解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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