改进的多目标遗传算法在结构优化设计中的应用

摘要

本文探讨了多目标遗传算法(MOGA)存在的问题,并提出了相应的改进策略.这些策略包括:小生境技术、适应度共享策略、交叉限制、改进的终止准则等.通过采用这些策略对MOGA进行改进,使之可以克服在终止准则和小生境形成上的缺陷,从而使算法既可以对问题空间进行更广泛的搜索又可以可靠、迅速地收敛于优化解,为最终决策提供了帮助.最后,给出了改进的MOGA在结构优化设计中的应用实例.