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文檔簡介
1、現(xiàn)實世界的許多問題通常由多個目標組成，這些目標往往是相互矛盾和相互沖突的，且其最優(yōu)解往往有無窮多個。如何在最優(yōu)解集中求出一組數(shù)量充足的分布均勻且分布范圍廣泛的代表解供決策者進行決策分析是多目標優(yōu)化問題求解的主要目標。 一般地，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法往往由于對優(yōu)化函數(shù)的數(shù)學(xué)特性的依賴性和方法本身在搜索空間上的限制，不能很好地解決復(fù)雜的多目標優(yōu)化問題。遺傳算法因其優(yōu)越的優(yōu)化性能和適應(yīng)性，在解決多目標優(yōu)化問題方面存在著許多先天的優(yōu)勢。近十幾年
2、來，將遺傳算法用于解決多目標優(yōu)化問題，成為國際遺傳算法研究和多目標優(yōu)化研究的熱點，并取得了大量的理論實際應(yīng)用成果。 本文首先對遺傳算法及多目標優(yōu)化問題的基本概念、基本理論、基本框架等進行了系統(tǒng)的綜述分析。接著由二水平正交設(shè)計的思想提出了非劣解寬廣性的度量S-度量。通過基于解的序值、密度和分布范圍的序值方差、密度方差和S-度量方差的引用，將任意多個目標函數(shù)的優(yōu)化問題，轉(zhuǎn)換成對三個目標函數(shù)的優(yōu)化問題，建立了一種新的多目標優(yōu)化模型，對
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