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文檔簡介
1、現(xiàn)實世界中存在著許多多目標(biāo)優(yōu)化問題（MOP），傳統(tǒng)的規(guī)劃算法不能很好求解這些問題。而多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)擅長于求解高度復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題且通過一次運行可以搜索到一組Pareto折衷解。因此引起許多研究者的興趣，提出了不少多目標(biāo)遺傳算法，如：SPEA2、NSGAII、PESAII等。這些算法要么耗費大量時間以獲得良好的分布度，要么速度很快但分布度較差。例如，雖然SPEA2的解分布度比NSGAII好，但它需要更多的時間。 D
2、eb等提出的基于ε支配的ε-MOGA，該算法利用ε參數(shù)將整個Pareto最優(yōu)面分成若干個超立方體，然后利用ε支配使得在每個超立方體中至多有一個非支配個體，從而來保持解集的分布度。由于該算法不需要截斷算法，因此在一定條件下能在時間效率和分布度之間取得很好折衷，但是該算法需要根據(jù)Pareto最優(yōu)面及用戶期望得到的非支配個體的數(shù)量來設(shè)定ε參數(shù)，而由于許多實際問題無法知道它的Pareto最優(yōu)面，因而無法合理地設(shè)定ε參數(shù)。針對上述問題，在結(jié)合其他
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