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 NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果，不过在这么多年的应用中也出现了如

NSGA2源代码可以由http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml上下载，下面将该算法源代码的结构组织。该结构由17个头文件和1个源文件组成，对每个头文件的分析如下：1。input.h2。init.h3。realinit.h4。decode.h5。random.h6。fun-con.h 7。ranking.h

    该源文件中就包含一个函数assign_rank_and_crowding_distance (population *new_pop)， 主要功能是对种群new_pop里的个体进行Pareto分级排序，同时计算出每个个体的拥挤距离。    该函数的具体算法流程如下：1。初始化一个双向链表orig，含有pop_num个节点。每个节点包含三个域：索引、前续节点指针、后续节点指针。每个节点的索引

    该源文件中包含一个函数int check_dominance (individual *a, individual *b)， 主要功能是比较两个个体的支配关系，该函数有三个返回值：0——两个体不可比较支配关系；1——a个体支配b；-1——b个体支配a。    两个个体的比较支配关系的方法如下：    1。如果a和b都违反约束条件：        (1).则约束值大的个体支配约束值小的个体。