【摘 要】
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遗传算法通过模拟生物自适应选择过程和自适应进化过程，通过不断迭代逼近最优解，可以将其用于求解高度复杂的非线性最优值问题，多目标遗传算法在优化多目标问题时具有良好的效果
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遗传算法通过模拟生物自适应选择过程和自适应进化过程，通过不断迭代逼近最优解，可以将其用于求解高度复杂的非线性最优值问题，多目标遗传算法在优化多目标问题时具有良好的效果。本文在简单遗传算法的理论基础上，主要着重的介绍了NSGA与NSGA-II算法，得出，改进后的算法时间开销有所降低，既保证了种群的多样性，同时引入拥挤距离排序机制使算法避免了预先设定参数的困难。
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