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NSGA-II
一种精英保留遗传算法，使用快速非支配排序和拥挤距离来保持帕累托前沿上解的多样性。
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ε约束方法
一种将多目标问题转化为单目标优化问题的方法，通过优化一个主要目标，同时用ε阈值约束其他目标。
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多目标权衡
冲突目标之间的内在竞争，其中改进一个目标必然会导致至少一个其他目标的恶化。
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解的归档
一种在整个优化过程中存储和更新非支配解集的技术，以保留找到的最佳解。
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多目标精英主义
一种在代间保留最佳解的策略，以确保单调收敛到最优帕累托前沿。
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基于指标的优化
一种直接使用性能指标（如超体积）作为适应度函数的范式，引导搜索寻找高质量解集。
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多目标可扩展性
算法在目标数量增加时保持其性能的能力，通常受维度诅咒的影响而降低。
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收敛性和多样性
评估与最优帕累托前沿接近程度（收敛性）和该前沿上解的均匀分布（多样性）的双重标准。
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多目标协同进化
一种方法，其中多个种群同时进化，每个种群专门负责帕累托前沿的不同区域或不同的目标子集。
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切比雪夫分解
一种加权分解方法，利用切比雪夫范数将目标转换为标量函数，以确保在凸和非凸前沿上获得解。
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参考点方法
一种交互式技术，决策者指定参考点以指导搜索朝向帕累托前沿的特定感兴趣区域。
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