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近年来,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向,而基于Pareto 最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点. 多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域. 该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上,介绍基于Pareto 最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果,并具体以多目标遗传算法为代表,详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术. 此外,指出并阐释了值得进一步研究的相关问题.
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