论文部分内容阅读
多目标优化问题是目前遗传算法应用研究的一个重点。本文针对经典遗传算法在多目标优化计算中，难以获得足够的比较均匀的Ｐａｒｅｔｏ优集的不足，提出一种热力学遗传算法，研究热力学中熵和温度的概念，并综合利用约束交叉、适应度共享技术来进行目标函数的优化计算。实验结果显示，这种改进型遗传算法能得到一个较好的Ｐａｒｅｔｏ优集。