【摘 要】
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提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法（MOPEA）．由于该算法使用了粒子系统从非平
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,武汉大学软件工程国家重点实验室,江西师范大学省高性能计算技术重点实验室
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（60473014）、江西省教育厅科技计划（赣教技字[2007]205号）和江西师范大学省高性能计算技术重点实验室基金（JXHC-2005-003）资助.
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提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法（MOPEA）．由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数，使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作，以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解．数据实验显示，利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿，同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作，从而避免问题早熟现
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