多父体杂交策略演化算法在多目标优化中的效能与创新应用研究.docx

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多父体杂交策略演化算法在多目标优化中的效能与创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与动机

在现实世界中,多目标优化问题(Multi-ObjectiveOptimizationProblems,MOPs)广泛存在于各个领域。无论是工程设计、经济决策,还是资源分配、机器学习等,都涉及在多个相互冲突的目标之间寻求平衡,以找到最优解或一组满意解。例如,在工程设计里,汽车发动机的设计需同时考虑提高动力性能、降低燃油消耗和减少尾气排放。动力性能的提升可能导致燃油消耗增加,而减少尾气排放又可能对动力产生一定限制,这些目标之间相互制约。在经济投资领域,投资者期望在获得高收益的同时,降低投资风险并保

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