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第35卷第3期 长春理工大学学报(自然科学版) y01．35No．3
2012年9月 ofScienceand ScienceEdition)
Jotmaa[ofChangchunUniversity Technology(Natural Sep．2012
多目标进化算法综述
张福成，李军，孟品超，姜志侠，李延忠
(长春理T大学理学院，长春130022)
摘要：多目标进化算法已经成为解决多目标优化问题的主要方法之一。本文详细介绍了经典的多目标进化算法，并分析
了各种算法所采取的策略，给出了各个算法优缺点分析。讨论了多目标进化算法的应用。
关键词：多目标进化算法；多目标优化；进化算法；Pareto占优
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1672—9870(2012)03—0102—04
of Evolutionary
SurveyMulti-objectiveAlgorithms
ZHANG
Fuwei，LIJun，MENGPinchao，JIANGZhixia，LI
Yanzhong
of ofScienceand 130022)
(CollegeScience，ChangchunUniversity Technology．Changchun
hasbecomeoneofthemainmethodstosolve
Abstract：Multi～objectiveEvolutionaryAlgorithm multi—objectiveoptimi—
in theclassical
zation introducesdetail the．strate—
problems．Thispaper multi—objectiveevolutionaryalgorithms，analyzes
theV3矗OUS the ofthe and ofeach
giesadoptedby algorithms，andgives analysis advantagesdisadvantagesalgorithm．
Moreover，theof isalso
multi—objective algorithms
application evolutionary explored．
evolutionary
Keywords：multi-objectivealgorithms；multi—objectiveoptimization；evolutionary
nanrP
在科学和工程领域存在大量的多目标优化问题 多个Pareto最优解。与传统算法比较，其优点在于：
Problem，MOP)，与首先，进化搜索过程具有随机性，不易陷入局部最
(Multi—objectiveOptimization
优；其次，EA具有固有的并行性，能够同时进化寻找
单目标优化问题(Single-objectiveOptimization
Problem，SOP)不同，MOP的最优解是由所谓Pare—到多个解，适合多目标优化问题；第三，能够处理不
to最优解组成的集合。传统多目标优化算法包括加
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