一、NSGA-III简介NSGA-III算法由KalyanmoyDeb和HimanshuJain于2014年提出。

算法简介NSGA-III（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmIII）算法是NSGA-II的改进版，是多目标优化领域中的重要算法之一。

系列文章目录目录系列文章目录前言一、模型的建立二、算法的步骤三、代码的实现四、输出的结果总结前言在项目进度管理中，NSGA-II是常用的求解多目标项目进度管理优化问题的算法，虽然NSGA-III也出来了些日子

系列文章目录文章目录前言我前面有博客介绍了第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解多目标高次函数的帕累托前沿的代码，本篇博客则是介绍NSGA-III求解多目标高次函数的帕累托前沿。

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS

尽管小计划开展一路坎坷，中途也差点放弃，但是最终还是咬牙坚持，并实现了NSGA-III算法。

目录1NSGA-II算法1.1算法简介1.2基本流程1.3流程图2运行结果3参考文献

论文《AnEvolutionaryMany-ObjectiveOptimizationAlgorithmUsingReference-pointBasedNon-dominatedSortingApproach,PartI:SolvingProblemswithBoxConstraints》阅读笔记1.高维多目标问题2.NSGA-III算法2.1利用非支配水平的种群分类器(Classificati

NSGA-III首先定义一组参考点。然后随机生成含有N个个体的初始种群，其中N是种群大小。接下来，算法进行迭代直至终止条件满足。在第t代，算法在当前种群Pt的基础上，通过交叉和变异产生子代种群Qt。

因为multi-objectiveoptimization已经被做烂了，现在学者们都在做many-objectiveoptimization，也就是5个以上的目标函数（悄悄说一句，我觉得这个也要被做烂了）。此次我是用python复现的，这篇文章也主要以python代码讲解为主。代码链接matlab和Python(需要软妹币)：多目标优化算法(四)NSGA3的代码（MATLAB）_套用nsga3程序

NSGA-III是在NSGA-II的基础上，为了解决在目标数超越3个乃至更多的情况下，拥挤度指标不再适应的问题，通过引入参考点的概念来解决这个问题。

NSGA-III目录目的区别NSGA-III的算法流程非支配排序详解归一化详解目录NSGA-III基于matlab的实现参考文献1.AnEvolutionaryMany-ObjectiveOptimizationAlgorithmUsingReference-pointBasedNon-dominatedSortingApproach

作者|VincentLee来源|晓飞的算法工程笔记导读：为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch

NSGA-III笔记核心Motivation：多目标进化算法是否对解决超目标优化问题有效？

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS

之前在寻找求解高维目标优化问题的有效方法的时候，注意到了NSGA-III算法，大多数多目标进化算法在求解目标维数较低的问题时较为有效，当目标数目大于等于3的时候，也就是面对高维目标优化问题，很多方法由于维数增多选择压力下降

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS