6.2 智能优化算法
6.2.1 智能优化算法的简介
智能优化算法由于其具有并行性、不需要求导或其它辅助知识、一次产生多个解和简单易于实现等优点，被视为求解多目标优化问题的有效方法。
使用智能优化算法解决多目标优化问题的优点在于：
（1）能在一次算法过程中找到Pareto最优集中的多个解；
（2）不局限于Pareto前沿的形状和连续性，易于处理不连续的、凹形的Pareto前沿。
6.2.2 基于精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)
学习ing…
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优化问题：
设变量
目标函数
约束函数
只有 x1 2 3 无约束优化(自变量约束)，加上其他条件，约束优化
画目标函数的图形
画图
非劣排序
一般取交叉概率大，变异概率小
灵敏度分析
