【摘 要】
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基于快速非支配排序及拥挤距离的NSGA-Ⅱ算法的研究和分析基础,为进一步提高种群的多样性及收敛精度,避免算法过早地收敛到局部最优解,通过改变父代种群个体的变异概率，提高了
【机 构】
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沈阳工业大学理学院沈阳110870
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基于快速非支配排序及拥挤距离的NSGA-Ⅱ算法的研究和分析基础,为进一步提高种群的多样性及收敛精度,避免算法过早地收敛到局部最优解,通过改变父代种群个体的变异概率，提高了算法的搜索性能，更好的维持了种群的分布多样性。通过应用函数的计算测试,结果表明:上述改进能够得到分布更为合理的Pareto最优解.如果将该方法应用到求解各种生产实际的多目标优化问题中，可为决策者提供令人满意的优化方案。
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