【摘 要】
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在多目标进化算法的研究中，解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性；采用聚类技术来计算和
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湖南财经高等专科学校信管系
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在多目标进化算法的研究中，解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性；采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支配集和基于个体距离的聚类方法的多目标进化算法。经试验证明，该算法能够趋近到Pareto最优解，并且能保证较好的分布度。
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