多目标优化算法中Pareto最优解集适应度值的研究

多目标优化算法主要研究如何利用算法求解相对复杂得多目标问题从而得到一组最优解，多目标优化算法已经成为进化计算领域的研究热点之一。多目标优化问题解的多样性主要体现在两个方面，即目标解分布的广度和均匀程度。为了使目标解具备多样性且均匀分布，研究领域提出了多种解决方法，本文主要围绕Pareto最优解集适应度值展开深入的研究与分析。