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将多目标函数优化问题转化成单目标约束优化问题．对转化后的问题提出了基于约束主导原理的选择方法，克服了多数方法只使用Pareto优胜关系作为选择策略而没有采用偏好信息这一缺陷；Memetic算法是求解多目标优化问题最有效的方法之一，它融合了局部搜索和进化计算．新的多目标Memetic算法引进C-metric，将模拟退火算法与遗传算法结合起来，改善了全局搜索能力．用概率论的有关知识证明了算法的收敛性．仿真结果表明该方法对不同的试验函数均可求出一组沿着Pareto前沿分布均匀且散布广泛的非劣解．