近年来，多目标优化问题在工程和科研领域中变得越来越重要，而NSGA-II（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II）无疑是最受欢迎的算法之一！它是一种基于遗传算法的多目标优化方法，以其高效性和鲁棒性脱颖而出。✨
NSGA-II全名叫非支配排序遗传算法二代，是Kalyanmoy Deb教授团队于2000年提出的改进版遗传算法。它通过引入快速非支配排序、拥挤距离计算以及精英策略等技术，显著提升了搜索效率与多样性维护能力。如今，它广泛应用于电力系统调度、路径规划、机器学习等领域。💡
如果你对这一算法感兴趣，不妨从MATLAB代码入手实践！在实际操作中，可以尝试解决旅行商问题（TSP）、背包问题等经典案例。不仅能够加深理解，还能直观感受其强大功能。🎉
记住，理论结合实践才是掌握技能的最佳方式哦！💪