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為避免多目標優(yōu)化過程中子目標相互沖突，提高Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解的質量，提出一種基于差分進化（ＤＥ）和第二代非支配遺傳算法（ＮＳＧＡⅡ）的混合算法。采用帶有自適應參數(shù)的ＤＥ算法對初始種群進行變異和交叉操作，以提高種群的多樣性。應用新種群標記策略對ＤＥ的初始種群和測試種群進行支配得到新種群，并標記其中每個個體，使ＤＥ能夠處理多目標問題。將新種群作為ＮＳＧＡⅡ的初始種群，通過ＮＳＧＡⅡ產(chǎn)生下一代種群，進一步提升Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解的質量。使用４個基準多目標函數(shù)進行測試，結果表明，與ＮＳＧＡⅡ和ＳＡＤＥ算法相比，該算法的收斂速度更快，Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集空間分布更均勻。
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