多目标遗传算法NSGA-Ⅱ与其Python实现多目标投资组合优化问题

对于单目标优化问题，通常的遗传算法能够较为简单的获得较好的结果。可是，当问题扩展到多目标时，原先的遗传算法便再也不适用了。由于目标之间一般有着较深的相互关系，一个目标的优化一般会影响到其他的目标，很难可以获得全部目标都达到最优的解。这时候，如何寻找合适的适应度函数便成解决多目标遗传算法的关键。现在，相关的算法已经有不少种了。包括妥协算法（compromise approach），GWASF-GA，

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