5结 论本文设计了一种高效的多目标进化算法 (CMOEA):将约束条件和目标函数融合在一起作 为新的目标函数,建立一种偏序关系,根据这个偏序 关系对个体排序,从而避免了罚函数选择参数的...
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...和排斥的,因此不存在最好的唯一解,而是一个最优解集(Pareto最优解集)。多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)是一类有效地求解多目标优化问题的方法,目前其已经变成了一个研究热点。
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多目标进化算法（EMOA）已成为 多目标优化使用的主要算法。 2：选择EMOA算法 在多目标优化算法中，虽 然NSGA-II和SPEA2被广泛使用， 但其缺点是算法无法...
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求解方法主要有数学规划法和多目标进化算法。
The solution methods mainly have mathematics programming and the multi-objectives evolution algorithms.
最后针对多目标进化算法给出了几种并行化方法。
At last we put forward some methods of paralization of MOEAs.
对已有的多目标进化算法的收敛性及算法性能进行了分析与讨论。
Analysis and discussion are carried out on the existing multiobjective evolutionary algorithms.
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