【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第2期 213-215页,共3页

【作 者】： 孔德剑

【摘 要】 研究多目标优化算法问题，针对传统的多目标优化算法由于计算复杂度非常高，难以获得令人满意的解等问题，在图论和遗传算法基础上，提出了一种改进的遗传算法求解多目标优化方法。首先采用二进制编码表示最小树问题，然后采用深度优先搜索算法进行图的连通性判断，给出了一种新的适应度函数，以提高算法执行速度和进化效率。最后仿真结果表明，与经典的Prim算法和Kruskal算法相比，新算法复杂度较低，并能在第一次遗传进化过程中获得一批最小生成树，适合于解决不同类型的多目标最小树问题。