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进化种群中出现重复个体意味着搜索区域的重叠，使得算法探索新可行区域的效率降低。另外个体重复浪费了解集中的个体名额，且造成信息冗余，使得解集的有效代表性变差。这在用NSGA—Ⅱ处理低维问题时体现得较为严重。分析了NSGA—Ⅱ中出现重复个体的原因，测试了编码方式和变量维数与重复个体数量的关系；通过实验检验了重复个体对于算法性能和解集质量的影响。实验结果表明，去除重复个体的算法能获得分布性更好的解集，且具有更强的稳定性。