说明：用多目标nsga-2算法求解2目标背包问题。pareto前沿图的两模型快速求解。
说明：仅供学习参考使用， NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algori...
说明：测试函数是ZDT1，用matlab编写，实现了nsg2算法，亲测可用，nsga2算法优化ZDT2测试函数。收敛到Pareto最优前沿，对于从事这方面算法工作的初学者们有很大的帮助。可以借鉴学习下
说明：多目标差分进化算法（nsde）将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合，经实测，在解决同一问题时，能够比nsga-2算法节省一半的时间，而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿，能够得到更优秀的非劣解集
说明：在多目标的优化问题中，经常要分析解的收敛性和分布性，这时的多目标问题就会选择标准化测试函数，用来观察Pareto前沿，以此来观察解的分布性和收敛性，也就能分析该算法对于原多目标问题的算法有没有提升。