【摘 要】
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在工程实践的多目标优化问题中，当已知目标空间中的一个或几个最优解时，往往需要在某一特定的区域搜索到比较稠密的Pareto解集合．本文提出了基于精英种子策略的多目标遗传算法，把
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在工程实践的多目标优化问题中，当已知目标空间中的一个或几个最优解时，往往需要在某一特定的区域搜索到比较稠密的Pareto解集合．本文提出了基于精英种子策略的多目标遗传算法，把已知的最优解信息加到优化过程中，利用最近邻方法来识别进化个体的所属的Pareto支配性类别，引导优化方向．仿真实验结果表明，该算法在特定区域内表现了比NSGA-II更优的局部搜索能力，并且能够搜索到零散分布的Pareto最优解子集．
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