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在求解多目标的最优问题过程中，传统的算法大多采用固定权重和方式将多目标模型简化为单一目标，采用固定罚因子的罚函数法处理不等式约束.但是由于权重值的固定，导致了搜索方向的单一化，而且罚因子的不当选取也会导致过度惩罚或影响算法收敛效果，而模糊隶属度算法则存在随考虑目标的增加而耗时增加的缺陷.本文引入了自适应权重和因子及自适应罚函数的概念，提出一种基于自适应性的遗传算法，将其应用于多目标无功优化.算例证明，该算法能保证寻优方向的,并能弥补模糊隶属度算法耗时的不足.在寻优过程中，自适应罚函数法能有效利用不可行解的有利信息，对不可行解适度惩罚，是解决多目标无功优化问题的有效方法.