NSGA II与有效的优化

代码说明：

它的工作原理和良好的中存在的问题的多个目标用户friendly.T何PRESENCE，原则上，产生了一组最优解的（主要是被称为帕累托最优解），而不是一个单一的最佳解决方案。在没有任何进一步的信息，这些帕累托最优的解决方案之一，不能说是比其它更好。这就要求用户找到尽可能多的帕累托最优的解决方案成为可能。经典优化方法（包括多标准决策方法）建议通过强调一次一个特定帕累托最优解变换的多目标优化问题为单目标优化问题。当这种方法被用于查找多个解决方案，它已被应用了很多次，希望找到在每个模拟运行不同的解决方案。