近年来，NSGA-II（非支配排序遗传算法II）作为一种高效多目标优化算法，在工程与科研领域受到广泛关注。然而，其计算复杂度始终是研究者们关注的核心问题之一。😊
首先，从时间复杂度来看，NSGA-II的主要开销来源于非支配排序和拥挤距离计算。非支配排序需要对种群中的每个个体与其他个体进行比较，复杂度约为O(MN²)，其中M为目标函数数量，N为种群规模。而拥挤距离计算则需遍历每个目标维度上的个体排序，进一步增加了计算负担。🤔
尽管如此，通过并行化处理和优化数据结构，NSGA-II的实际运行效率可以得到显著提升。此外，针对大规模问题，研究者还提出了多种改进策略，如自适应参数调整及快速非支配排序方法，以降低整体复杂度。💡
总而言之，虽然NSGA-II存在一定的计算挑战，但其强大的全局搜索能力和灵活性使其成为解决复杂优化问题的重要工具。🌟