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上传时间: 2013-09-07
详细说明： 遗传算法需要一个标量的适应度信息才能进行计算，所以很自然的都会想到将所有的目标函数用加法，乘法或者其他的各种可能想出来的数学方法综合成为一个单一目标。但是这种方法存在明显的问题，首选是在目标函数取值范围内必须能够提供精确的信息，以避免其中的一个目标函数会明显优于其他值，这就要求我们至少在某种程序上可以估计出每个目标函数的取值，而这对于现实的问题往往会是一个相当昂贵的，无法承受的过程。但是，如果将所有目标函数综合起来的方法确实可行，那它不仅仅是一个最简单的方法，而且也将是最有效的方法，因为不再需要其他需要决策者参与的交互过程。而且如果GA算法成功的找到了适应度最佳的点，那么该点至少是一个可能的最优点。
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