非支配排序程序是一种用于多目标优化问题的算法，其主要目的是将种群中的个体按照它们在多个目标函数上的表现进行排序，以识别出不同的Pareto前沿层级。这个过程有助于理解解之间的相对优劣，并为后续的优化步骤提供基础。
非支配排序的基本步骤如下：
初始化种群：
随机生成一组候选解作为初始种群。
非支配排序：
根据Pareto支配关系将种群中的个体进行排序，划分出不同的Pareto层级。常见的非支配排序算法包括快速非支配排序（NSGA-II）。
拥挤度计算：
对于每个等级中的个体，计算其拥挤度值，拥挤度值可以用来判断个体在解集中的分布情况。
选择操作：
根据非支配排序和拥挤度值，选择出下一代种群。
交叉和变异：
对选择出的下一代种群进行交叉和变异操作，产生新的个体。
迭代：
重复执行步骤2至步骤5，直到满足停止条件（例如最大迭代次数、目标函数收敛等）。
输出结果：
选择最优的解作为综合能源系统的优化调度结果，分析其特征和性能。
非支配排序程序在多目标优化问题中非常有用，例如在综合能源优化调度、多目标遗传算法（MOGA）等领域都有广泛应用。通过非支配排序，可以有效地筛选出Pareto最优解集，从而为多目标优化问题提供有效的解决方案。