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多目标遗传算法,BY：,大连海事大学 交通运输管理学院,CONTENTS,CONTENTS,基本概念,遗传算法,NSGA,单目标和多目标,Which is better,Pareto占优,Pareto最优解,对于多目标优化问题，通常存在一个解集，这些解之间就全体目标函数而言是无法比较优劣的，其特点是:无法在改进任何目标函数的同时不削弱至少一个其他目标函数。这种解称作非支配解或Pareto最优解,Pareto最优前沿,Pareto最优解的集合称为Pareto最优前沿,遗传算法,问题,1、产生初始种群,2、计算适应度,选择：具有随机性和进化性。 进化性：选择适应度高的个体进入下一代。 随机性：按照概率选择适应度高的进入下一代,交叉,单点交叉,双点交叉,变异,交叉变异产生新解， 防止陷入局部最优,迭代优化,选择,交叉,变异,最优解,NSGA,全称：Non-dominated Sorting Genetic Algorithm- 非支配排序遗传算法，目前最流行的多目标进化算法之一,快速非支配排序法分级,拥挤度比较算子 -拥挤度的确定,拥挤度比较算子-拥挤度比较算子,精英策略,感谢聆听

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