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Article summary:
1. NSGA-II is a non-dominated sorting based multi-objective evolutionary algorithm that addresses the computational complexity, non-elitism approach, and sharing parameter issues of previous algorithms.
2. NSGA-II introduces a fast non-dominated sorting approach with O(MN^2) computational complexity and a selection operator that combines parent and child populations to select the best solutions based on fitness and spread.
3. Simulation results demonstrate that NSGA-II outperforms other elitist multi-objective evolutionary algorithms in terms of finding a better spread of solutions and convergence near the true Pareto-optimal front. Its low computational requirements, elitist approach, and parameter-less sharing make it suitable for various applications.
Article analysis:
这篇文章介绍了一种名为NSGA-II的多目标优化算法，它通过非支配排序和共享来解决传统算法的三个问题：计算复杂度高、非精英主义方法和需要指定共享参数。文章声称NSGA-II能够在大多数问题上找到更好的解集分布和更接近真实帕累托最优前沿的收敛性。
然而，这篇文章存在一些潜在的偏见和片面报道。首先，文章没有提及其他已有研究中对于多目标优化算法的评价和比较。其次，文章没有提供足够的证据来支持NSGA-II相对于其他算法的优越性。虽然作者提到了与PAES和SPEA两种算法进行比较，但并未给出具体的实验结果或数据来支持这一结论。
此外，文章还存在一些缺失的考虑点。例如，文章没有讨论NSGA-II在处理高维问题时可能遇到的困难以及其性能如何受到问题维度增加的影响。此外，文章也没有探讨NSGA-II在处理约束优化问题时可能遇到的挑战。
最后，尽管文章声称NSGA-II具有低计算要求、精英主义方法和无需参数共享等特点，并且预测NSGA-II在未来会有更多应用，但文章并没有提供足够的证据来支持这些主张。文章也没有探讨可能的风险或局限性。
综上所述，这篇文章存在一些偏袒和不完整的报道，并且缺乏对NSGA-II优越性的充分证明。进一步的研究和实验证据是必要的，以评估NSGA-II在多目标优化问题中的真实效果和潜在局限性。