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在多目标优化问题中，决策者必须对Pareto前沿的众多非劣解做出选择．本文将决策偏好融入Pareto优化过程，提出一种基于精英导向机制的多目标遗传算法，根据决策偏好选择Pareto最优解为精英，利用无损有限精度法和归一增量距离保持种群多样性，通过多种群进化机制将决策偏好的影响传播到整个种群．该方法成功应用于自动导引车（AGV）伺服系统的PID参数优化，可根据决策偏好快速有效地定向搜索Pareto最优解，保证伺服控制达到路径跟踪要求的速度响应性能．