使用nsga2算法求解双目标VRP问题目标之一是最小成本求得结果和单独使用遗传算法求解的最小成本结果是相近的这是为什么？这是好是坏

使用NSGA-II算法求解双目标VRP问题可以同时优化两个目标，即最小化成本和最小化路程等，因此得到的解集更加全面和多样化，能够提供更多的选择，而且可以在不同的目标之间进行平衡和权衡。与单独使用遗传算法相比，NSGA-II算法在优化问题上更加高效和准确，因此得到的结果更加接近最优解。

这种情况既是好也是坏。好处是NSGA-II算法得到的解集更加全面和多样化，可以提供更多的选择，并且可以在不同的目标之间进行平衡和权衡，从而达到更好的效果。坏处是NSGA-II算法需要更多的计算资源和时间，因此在计算效率上稍逊于单独使用遗传算法。