1、“.....绝大多数优化问题都属于多目标优化问题,。例如在产品设计时，即要使产品具有优良的使用性能，又要考虑其制造成本最低，同时还考虑这些产品的可制造性可靠性可维护性等，而这些目标往往又是相互矛盾冲突的。采用多目标优化设计方法可以对这类问题进行很好的权衡，给出满意的优化结果，从而提高企业经济的综合实力。因此，研究出性能高效的多目标优化设计方法在人类生产实践中起着十分重要的作用......”。

2、“.....多目标优化与单目标优化问题的本质区别在于多目标优化问题的解不是唯的，而是组折衷解集合，即解集。当这些集合映射在目标空间中时，得到的结果为其对应的前端。获得最优前端是解决的主要目标。般来说，中的搜索空间很大，要想获得前端或解集需要耗费大量的计算时间，由于这些特点，很难采用传统方法来得到前端，此外传统的优化算法大多不能满足复杂系统设计。而进化算法恰好为解决多目标优化问题提供了种良好的手段，因此，在国际上涌现出了批经典多目标进化算法，如，及等。但是这些算法大多数在收敛速度和多样性之间难以保持良好的平衡，自年西班牙人将元胞自动机思想引入到了多目标遗传算法中形成元胞多目标遗传算法......”。

3、“.....的性能引起了许多学者的广泛关注，该算法不仅降低了优化算法对于系统模型的要求，同时扩大了优化算法的适用范围。可以预见，该课题能够丰富国内关于元胞遗传算法以及元胞多目标遗传算法的研究成果，对元胞多目标遗传算法以及多目标进化算法理论及应用的发展将是种良好的推动，对于工程问题中总体参数优化设计也是种良好的促进。因此，本课题具有十分重要的学术研究意义和实际应用价值。研究现状近年来，国外学者将元胞自动机,模型与单目标遗传算法相结合，构建了种新型的进化算法模型，称为元胞遗传算法,。该种新型算法结合了元胞自动机具有良好的局部搜寻能力和遗传算法具有良好的全局探优能力，正是由于很好的平衡了算法的局部探索和全局寻优的能力......”。

4、“.....年，日本人和将元胞结构与多目标遗传算法结合，形成了第个元胞多目标遗传算法。基于同样的思想，将元胞结构引入到了多目标遗传局部搜索算法中。年，和构造了元胞多目标遗传局部搜索算法。在三峡大学硕士学位论文和的基础上，引入种根据目标函数值使个体在元胞间重新布置的迁移机制，年，和又提出了元胞迁移多目标遗传算法以及元胞迁移多目标遗传局部搜索算法。年和提出了经典的模型，在此之后，的研究主要以经典为基础在进行。产生以后，等对其进行改进，在原有的基础上增加个反馈机制，形成了改进的，即。在解决双目标问题时得到了分布相当均匀的前端，表现出比和Ⅱ更为优越的性能。在国内......”。

5、“.....提出了类新的进化算法求解约束优化问题，取得了较好的效果。西安电子科技大学的焦李成教授团队提出了的算法，将人工免疫算法成功的引入到了多目标问题中，同时湘潭大学的郑金华教授中国地质大学的增三友教授南京大学的崔逊学等致力于进化多目标优化的研究，取得了喜人的研究成果。由于多目标元胞进化算法是种刚兴起的类算法，在多目标元胞领域里国内研究的人很少，主要有南京航空航天大学的黎明课题组在这方面有所研究。在这里，值得提的是西安电子科技大学张青富教授主要致力于多目标优化分布式估计算法启发式方法理论及应用研究，是进化多目标优化领域的开拓者和国际著名学者，已在国际期刊与会议发表学术论文余篇，研究成果被他引篇次，被他引余次，获得了两项欧洲专利......”。

6、“.....它涉及到了元胞邻居的思想，该算法获年进化计算大会多目标优化国际竞赛第名。用统计学习的手段构建解空间内个体分布的概率模型，解决了进化计算领域困惑近十年的关于变量相关分布式估计算法的收敛性问题，为设计有效的分布式估计算法提供了理论依据，极大的促进了分布式估计算法在进化计算领域的研究。首先提出了正交遗传算法，该算法已成为进化计算的主流算法之，获得了国际学者的广泛关注和引用。本文的研究重点针对目前多目标优化方法自身的不足及其在解决实际工程问题中的困难，本论文的研究重点集中于以下几个方面目前常用多目标进化算法的比较研究。首先对多目标优化方法进行了分类，选择出具有代表性的多目标优化方法......”。

7、“.....以期选择出种性能相对优越的多目标优化算法。多目标元胞遗传算法的原理研究。介绍元胞自动机的原理，同时阐述元胞自动机是如何引入到多目标遗传,三峡大学硕士学位论文,,ııı,安伟刚多目标优化方法研究及其工程应用西北工业大学,黄冀卓,王湛,马人乐种新的求解约束多目标优化问题的遗传算法计算机工程与应用张虎遗传算法的改进研究及其在工程优化中的应用三峡大学,三峡大学硕士学位论文附录攻读硕士期间发表的论文张屹，卢超，张虎，方子帆基于差分元胞多目标遗传算法的车间布局优化计算机集成制造系统,待检索卢超，韩佳丽，胡方军，覃太贵小麦发育后期茎秆抗倒性的数学模型数学的实践与认识,中文核心,韩俊，张屹......”。

8、“.....陈柳春输电铁塔损伤检测机器人攀爬越障部分的结构优化设计江西电力职业技术学院学报张屹，胡方军卢超基于同步元胞遗传算法的弹簧可靠性优化设计计算机工程与应用，中文核心，优先出版指导教师学科系主任院分管领导分类号密级公开硕士学位论文多目标元胞遗传算法的改进研究及其在工程优化中的应用学位申请人卢超学科专业机械设计及理论指导教师张屹副教授二三年五月,三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明......”。

9、“.....学位论文作者签名日期内容摘要在实际工程问题中，绝大多数优化问题都是多目标优化问题。般传统的数学规划算法已经不能满足日益复杂的数学优化模型的需要，而多目标进化算法为解决此类问题提供了行之可效的方法。在面临复杂的多目标问题时，目前的些主流多目标进化算法等在收敛性能方面具有很好的优势，但是在多样性方面仍然具有提升的空间。最近兴起的多目标元胞遗传算法以其良好的收敛性和多样性能引起了学者的关注，该种算法结合了遗传算法具有全局探索优点和元胞自动机具有局部寻优的特点，在定程度上很好的平衡了算法的全局探索和局部寻优的能力，并通过实验验证了多目标元胞遗传算法的优越性。但是元胞遗传算法涉及了些人为设置的参数，诸如邻居结构......”。