1、現(xiàn)實(shí)生活中的許多決策問題需要考慮同時優(yōu)化若干個相互沖突的目標(biāo)并且還要滿足一定的約束和規(guī)則。多目標(biāo)優(yōu)化算法的目標(biāo)是從一切可能方案中找出最可靠、最合理的解決方法。其主要需要考慮下面兩個問題：怎樣在Pareto界面稀疏區(qū)域求到更多的非劣解并使求出的解的分布更加均勻；怎樣求出離Pareto界面盡可能近的非劣解并使求出的解的質(zhì)量更高。論文基于均勻設(shè)計(jì)方法和協(xié)同進(jìn)化方法設(shè)計(jì)了一種求解多目標(biāo)優(yōu)化問題新的算法。本文主要工作如下：
　　 首先，初

2、始種群由兩部分組成：一部分由均勻設(shè)計(jì)生成，另一部分隨機(jī)生成。每代中，種群先經(jīng)過遺傳操作算子的作用，接著，為了能夠搜尋到更多分布寬廣、均勻的非支配解，設(shè)計(jì)了協(xié)同進(jìn)化算子(共生算子，吸構(gòu)算子，競爭算子)，通過共生算子和吸構(gòu)算子的作用使得兩個種群的Pareto解相互交換信息，以使算法找到更多更好的非劣解；其次，為了克服加權(quán)平均法不能找到Pareto界面非凸部分解的缺點(diǎn)，對Pareto界面上的較差解，通過離散算子(變異)的作用，希望在該點(diǎn)周圍找