基于支配强度的NSGA Ⅱ改进算法在研究生招生面试分组中的应用

针对研究生招生面试分组这一NP难问题,提出了一种以分组遗传算法(GGA)和基于支配强度的改进NSGA Ⅱ算法为基础的混合多目标分组遗传算法。通过基于矩阵编码的多交叉/多变异算子、次精英化的初始化种群策略以及改进的帕累托支配关系,解决了经典NSGA Ⅱ算法在该问题中的收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。仿真实验结果表明,该方法只需进行较少代数(不超过100代)的进化,即可获得最优解集,满足了快速分组的用户偏好。