1、現(xiàn)實(shí)世界的許多問(wèn)題通常由多個(gè)目標(biāo)組成，這些目標(biāo)往往是相互矛盾和相互沖突的，且其最優(yōu)解往往有無(wú)窮多個(gè)。如何在最優(yōu)解集中求出一組數(shù)量充足的分布均勻且分布范圍廣泛的代表解供決策者進(jìn)行決策分析是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題求解的主要目標(biāo)。 一般地，傳統(tǒng)的規(guī)劃方法往往由于對(duì)優(yōu)化函數(shù)的數(shù)學(xué)特性的依賴(lài)性和方法本身在搜索空間上的限制，不能很好地解決復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。遺傳算法因其優(yōu)越的優(yōu)化性能和適應(yīng)性，在解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題方面存在著許多先天的優(yōu)勢(shì)。近十幾年

2、來(lái)，將遺傳算法用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，成為國(guó)際遺傳算法研究和多目標(biāo)優(yōu)化研究的熱點(diǎn)，并取得了大量的理論實(shí)際應(yīng)用成果。 本文首先對(duì)遺傳算法及多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的基本概念、基本理論、基本框架等進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述分析。接著由二水平正交設(shè)計(jì)的思想提出了非劣解寬廣性的度量S-度量。通過(guò)基于解的序值、密度和分布范圍的序值方差、密度方差和S-度量方差的引用，將任意多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，轉(zhuǎn)換成對(duì)三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，建立了一種新的多目標(biāo)優(yōu)化模型，對(duì)