改进非支配领域免疫算法目标优化代码

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非支配领域免疫算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，简称NSGA）是一种进化算法，主要用于多目标优化问题。它的设计灵感来自于免疫系统的工作原理和非支配排序的思想。该算法的目标是在搜索空间中找到一组解，这组解在多个目标函数方面都优于其他解，形成一个前沿（Pareto Front）。
以下是NSGA的基本步骤：

1.初始化种群： 随机生成一组初始解，称为个体。每个个体都是搜索空间中的一个可能解。
2.非支配排序： 对种群中的个体进行非支配排序。通过比较个体之间的优劣关系，将它们分成不同的层次，形成不同的前沿。
3.拥挤度计算： 对每个前沿中的个体计算拥挤度，以评估个体在前沿中的密度。拥挤度越大，表示个体越分散在前沿中。
4.选择操作： 根据非支配排序和拥挤度，执行选择操作，选择一部分个体作为父代。优先选择在前沿的个体，然后根据拥挤度选择。
5.交叉（交配）： 对选择的父代进行交叉操作，生成新的后代。交叉操作保留了父代中优秀个体的特征。
6.变异： 对产生的后代进行变异操作，引入新的基因变化。变异操作有助于保持种群的多样性。
7.新种群形成： 将父代和后代合并形成新的种群。
8.重复进化过程： 重复执行上述步骤，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数、达到一定的前沿质量等。
9.输出结果： 输出最终的前沿作为算法的结果。

NSGA的优势在于能够处理多目标优化问题，找到在所有目标函数中都较好的解。通过非支配排序和拥挤度计算，NSGA能够维护多个解的多样性，有助于探索全局最优解的搜索空间。