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针对多目标、多设计变量的优化问题，提出了两种优化的新算法：一种是将多目标问题转化为单目标时，对目标权重的确定提出了新的途径；另一种是直接对多目标问题进行优化，并对Pareto遗传优化技术作了改进，以得到均匀分布的Pareto最优解集．两种新算法都是建立在Nash的系统分解与Pareto遗传算法的基础上，因此称这类算法为Nash-Pareto策略．借助于这类算法，文中以跨声速压气机双圆弧类叶型的气动优化为例，给出了气动优化的全过程．数值优化的实验表明所给出的改进算法是可行的、有效的．