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提出一种新的多目标粒子群优化（MOPSO）算法，根据多目标优化问题（MOP）的特点，将一个进化群体分成若干个子群体，利用非劣支配的概念构造全局最优区域，用以指导整个粒子群的进化．通过子群体间的信息交换．使整个群体分布更均匀，并且避免了局部最优，保证了解的多样性，通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Pareto有效解集．数值实验表明了该算法的有效性.