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遗传算法是一种以种群进化为基础的全局优化搜索算法，并且自然界的高等生物的染色体结构形式是二倍体或多倍体，即有显隐性之分，结合以上两种理念，本文通过引进一种显隐性二倍体编码方法，提出了解决多目标优化问题的一种新算法，即显隐性二倍体编码的多目标遗传算法，并给出这种编码的模式定理从而证明了这种编码的可行性，同时从解的搜索空间方面分析比较了本文算法和二进制多目标遗传算法的解的搜索能力和多样性，给出了定量描述。进一步，通过三个经典多目标优化测试函数的数值实验，将该算法与一种效率很高的二进制编码多目标遗传算法小组决胜遗传算法(NPGA)进行了比较，从结果可以看出，本文算法在解的分布性、收敛性以及抗早熟能力上明显优于NPGA。这样从理论分析和数值实验两方面说明本文算法是可行的，且能得到比较不错的非劣解。