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Pareto多目标遗传算法是利用Pareto最优的概念发展出的一种求解多目标优化问题的向量优化方法，能够得到Pareto最优解集。由于采用常规的两个体参与交叉的遗传算法，使整个算法耗费在小生境(Niche)算子上的时间太多，导致算法的效率较低。本文发展出多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法，群体中的个体采用真实值表示，使该算法的速度大大提高，同时证明了相应的模式定理，并提出用方差和熵来分析该算法对解群多样性的影响。最后用算例说明了采用多个体参与交叉的Pareto多目标遗传算法与常规算法比较的结果，证