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為解決該問題，本工作提出了基于非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II，NSGA-II)對鋰離子電池均衡系統(tǒng)的均衡指標進行優(yōu)化的計算框架。

圖5 各因素與電磁閥延遲響應相關性4 電磁閥響應延遲多目標優(yōu)化4.1 NSGA-II遺傳算法 NSGA-II是一種精英策略非支配排序遺傳算法，在NSGA的基礎上加上了精英策略、密度值估計策略和快速非支配排序策略。

Tsearch算法屬于梯度型優(yōu)化算法，以給定的初始值為優(yōu)化起點，沿求解得到的最優(yōu)性能提升方向以一定步長移動一次，得到新的初始值，重復上述求解步驟，直到計算收斂或達到最大求解次數。NSGA-Ⅱ算法中NS表示非支配排序，其本質思想是保證多目標優(yōu)化時，求得的優(yōu)化結果不會傾向于某個優(yōu)化目標，影響“自然選擇”；GA表示遺傳算法，是優(yōu)化求解的基本邏輯，即模擬生物進化規(guī)律，優(yōu)勝劣汰；Ⅱ表示第2代算法。

完整描述（過于枯燥建議跳過）：“SilverBullet 是基于人工智能技術的單目標智能優(yōu)化算法、集成強化學習技術的 SilverWing 單目標智能代理優(yōu)化算法、單純形算法、方向加速算法、共軛梯度算法、擬牛頓法、截斷牛頓法、線性近似約束優(yōu)化方法、序貫最小二乘規(guī)劃算法、信賴域算法、粒子群及其多種改進算法、第三代非支配排序遺傳算法。