nsga-iii进化多目标优化算法

2016 开发的多目标优化算法采用进化优化方法和证明自己的优势在各种涉及实际问题主要是两个和三个目标，现在有一个不断增长的需求发展进化多目标优化（EMO）用于处理许多目标的算法（具有4或更多个目标）优化题。在本文中，我们认识到一个最近几年的努力，并讨论了许多的可行方向发展潜力EMO算法求解多目标优化问题。此后，我们建议的参考点基于许多目标NSGA-II（我们称之为NSGA-III），强调人口会员，非主导且靠近一组提供的参考点。

src
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alg_individual.h
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aux_math.h
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aux_misc.h
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log.h
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Results
PF
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DTLZ4(10)-PF.txt
DTLZ4(15)-PF.txt
DTLZ4(3)-PF.txt
DTLZ4(5)-PF.txt
DTLZ4(8)-PF.txt
DTLZ_PF_Generator.cpp
ZDT1-PF.txt
ZDT2-PF.txt
ZDT3-PF.txt
ZDT4-PF.txt
ZDT6-PF.txt
Experiments
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expDTLZ1(15).ini
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