NSGA（非支配排序遗传算法）、NSGA-II（带精英策略的快速非支配排序遗传算法），都是基于遗传算法的多目标优化算法，是基于pareto最优解讨论的多目标优化。
在官网：
http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml
可以下载到 NSGA-II 的C语言版源码，下载最新版后打开如下：
其中，nsga2r.c 为主文件，打开后找到核心代码，如下：
1 for (i=2; i<=ngen; i++) 2 { 3 selection (parent_pop, child_pop); 4 mutation_pop (child_pop); 5 decode_pop(child_pop); 6 evaluate_pop(child_pop); 7 merge (parent_pop, child_pop, mixed_pop); 8 fill_nondominated_sort (mixed_pop, parent_pop); 9 /* Comment following three lines if information for all 10 generations is not desired, it will speed up the execution */ 11 fprintf(fpt4,"# gen = %d ",i); 12 report_pop(parent_pop,fpt4); 13 fflush(fpt4); 14 printf(" gen = %d",i); 15 fflush(stdout); 16 }
由第1行代码可知，初始化生成代码为第一代，其后的操作为第 2 代到设定的迭代次数 ngen
由第3行代码可知，selection 函数 （二元锦标赛选择，SBX交叉）等功能的实现包装在一起。
由第4行代码可知, mutation_pop 函数 对新种群（ child_pop ） 进行变异操作。
由第5行代码可知，decode_pop 函数 为对二进制编码的遗传个体进行解码操作。
由第6行代码可知，evaluate_pop 函数 是对新种群（ child_pop ） 进行多目标函数值的计算。
由第7行代码可知，merge 函数 将 父种群 和 子种群 合并成临时种群（mixed_pop）。
由第8行代码可知，fill_nondominated_sort 对临时种群（mixed_pop） 非支配排序，拥挤距离判断。
由第12行代码可知， report_pop 对 父种群（parent_pop）中的个体的多目标函数值，支配层，拥挤距离，个体编码进行打印。