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概述NSGA2是一种基于非支配排序的遗传算法，可用于求解多目标优化问题[1]。在NSGA2中，种群初始化后， 基于非支配排序方法，种群中的个体被分成多个前沿组。第一个前沿组中的个体是完全非支配个体，它们的rank值被赋为1。第二个前沿组中个体受第一个前沿组中的个体支配，它们的rank值被赋为2。其余前沿组中个体依次类推 。NSGA2引入拥挤距离（crowding distance）作为

NSGA 2 使用了随机快速排序算法。C. A. R. Hoare在1962年为了改进冒泡排序算法提出快速排序（Quicksort）算法。其基本思想是递归、分治。其时间复杂度为Ο(n log n)，最差时间复杂度为Ο(n^2)。算法的基本流程为：首先根据队列中元素的大小分割为两组，其中一组的所有元素都比另一组中的元素小；然后再分别对这两组数据重复执行分割操作。快速排序伪代码如下

在 NSGA 2中，拥挤距离是描述基因个体与其相邻个体之间拥挤度的指标，拥挤距离越大表明种群中个体的分布越分散（“The crowding distance is a measure of how close anindividual is to its neighbors. Large average crowding distance will result in betterdivers