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放射治疗的根本目的是最大限度地杀灭肿瘤细胞并使周围的正常组织和重要器官得到有效保护。本文针对放射治疗逆向计划中靶区、危及器官、正常组织优化过程的多目标特性，在多目标优化理论和方法、剂量计算、智能算法等的基础上，开展常规外照射逆向计划过程多目标优化算法的研究，为精确放疗计划系统ARTS提供多目标优化的逆向计划模块。在多目标优化算法的研究过程中，结合遗传算法和模拟退火算法的各自优缺点，有效地利用两种算法的长处，发展多目标混合优化算法，并针对ARTS系统中常规外放射治疗逆向计划待优化变量的解集为有限数据集的实际情况，提出利用解集初始信息的基于交叉变异扰动的多目标SA优化算法，使外照射的多目标优化变成一个优化和决策交替进行的过程，这样最终得到的是符合计划者需要的满意解，省去了从非劣解集中寻找满意解的过程，使计划过程更加方便。在多目标优化算法研究的基础上，为ARTS逆向计划系统提出两种目标函数：基于平均剂量分布的目标函数和基于混合剂量—体积约束的目标函数，算例证明两种目标函数都可以使逆向计划过程达到很好的收敛效果。