《A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II》阅读笔记

《A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II》阅读笔记

原文：K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal and T. Meyarivan, "A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II"

这篇论文对好的个体评价标准是：1）支配性强；2）在一个不拥挤的区域

一、论文中变量的含义：

M——目标函数的个数
N——种群中个体的数量
p——某个个体（解决方案）
n_p——支配p的解决方案数量（也就是有多少个解决方案能支配p）
S_p——被p支配的解决方案的集合
L——非支配个体的集合
L[i].m——集合L中第i个个体的第m个目标函数值
f_m^max——第m个目标函数的最大值
f_m^min——第m个目标函数的最小值

二、算法：

（一）快速非支配排序