概述

多目标优化是解决同时优化多个目标函数的问题，通常涉及在多个决策变量的空间中找到一组解，这组解在一个目标上的优化会影响另一个目标。
NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种经典的多目标优化算法，它是基于遗传算法的改进版本。NSGA-II的目标是在考虑多个冲突目标的情况下，找到一组解集，使得这组解集在非支配排序和拥挤度距离两个方面都具有较好的性质。
NSGA-II算法的主要步骤：

初始化种群：随机生成或通过其他方法初始化一个种群，其中每个个体表示一个可能的解。

评估适应度：对于每个个体，根据多个目标函数对其进行评估，并计算出适应度值。

非支配排序：根据个体之间的非支配关系对种群中的个体进行排序。非支配排序根据个体在各个目标函数上的性能来判断其优劣，将个体划分为不同的等级。在非支配排序中，属于第一等级的个体是不被其他个体所支配的，第二等级的个体被第一等级的个体所支配，依此类推。

计算拥挤度距离：对于每个等级的个体，根据其在目标函数值上的密集程度计算拥挤度距离。拥挤度距离表示个体周围的解的密度，用于保持种群的多样性。

选择操作：根据非支配排序和拥挤度距离，选择下一代种群。选择策略通常是通过轮盘赌选择方法，结合非支