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为了提高多目标遗传算法Pareto解的局部最优性,本文将快速非支配遗传算法(NSGAII)与一种迭代式的局部搜索算法(Hill Climber with Step,HCS)相结合,开发了一种新的混合多目标遗传算法NSGAII-HCS.利用CONV1和ZDT6两个经典的多目标优化函数对NSGAII-HCS的性能进行测试,与传统的多目标算法NSGAII相比,CONV1得到的Pareto锋面与真实Pareto最优解锋面的平均距离由5.49减小到1.74,ZDT6则由0.16减小到0,表明NSGAII-HCS在保证解多样性的前提下,能使解接近或收敛到真实的Pareto最优解锋面.最后,将NSGAII-HCS与地下水流模拟软件MODFLOW和溶质运移模拟软件MT3DMS相耦合,并应用到一个理想的二维地下水污染修复管理模型中,结果分析表明该方法可为地下水污染治理提供多样的和收敛的Pareto管理策略,是一种稳定可靠的多目标优化方法. 相似文献
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