NSGA-II — CAE用語解説

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）は、遺伝的アルゴリズムベースの多目的最適化手法だ。パレート非劣解のランキングとクラウディング距離で集団の多様性を維持しながら、効率的にパレートフロントを探索する。2000年にDebが提案して以来、デファクトスタンダードだよ。

全解を「他に支配されていない解」（ランク1）、「ランク1の解にのみ支配される解」（ランク2）…と階層化する。ランクが低いほど良い解で、選択圧をかけて進化させる。クラウディング距離はパレートフロント上の解の分散を保証する指標だよ。

設計変数（板厚、寸法、形状パラメータ）をNSGA-IIの遺伝子としてエンコードし、FEM/CFDの結果を目的関数として評価する。集団サイズ50〜200、世代数100〜500が典型的な設定。modeFRONTIERやpymooで手軽に使えるよ。

50×200=10,000回のFEMは現実的じゃないから、メタモデル（応答曲面）と組み合わせるのが定石。50回のFEM→クリギングで応答曲面構築→NSGA-IIで10,000回の応答曲面評価→最適候補をFEMで検証。このサイクルが効率的だよ。

Pythonのpymooライブラリで2目的のテスト問題を解くのが入門として最適だよ。