【摘 要】
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本文在确定对系统起决定作用的参数、变量集及目标约束集的基础上，采用多层前馈型神经网络作为多目标优化计算器，用改进的遗传算法对神经网络进行训练，为复杂背景下的多目标优化
【机 构】
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本文在确定对系统起决定作用的参数、变量集及目标约束集的基础上，采用多层前馈型神经网络作为多目标优化计算器，用改进的遗传算法对神经网络进行训练，为复杂背景下的多目标优化设计提供了一种新方法。
In this paper, on the basis of determining the parameters, variable sets and target constraints that play a decisive role in the system, a multi-layer feedforward neural network is used as a multi-objective optimization calculator. The improved genetic algorithm is used to train the neural network, Under the multi-objective optimization design provides a new method.
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