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中文摘要：
提出一种新的求解多目标优化问题的算法-GGGA。该算法运用几何斜率Pareto选择的精英策略，多个子种群从求解目标的不同方向进行区域演化，并借鉴了郭涛算法的多父体杂交算子。数据实验表明这是一种可行的有效算法。算法避免了基于Pareto占优比较的复杂性，在解空间的多样性和快速收敛性方面也显示出优越性。
英文摘要：
GGGA is a new kind of algorithm for multi-objective optimization problem.This algorithm uses elite strategy based on geometry pareto selection （briefly called GPS）;multiple subpopulations evolve from different aspects of the objectives;in every subpopulation,use multi-father crossover operator in GTA.The numerical experiments show that GGGA is feasible and effective.It avoids the complexity of non-dominated set of solutions based on Pareto front.It also provides superiority in terms of diversity and convergence..
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