1、“.....并且有。那么需要从当前的非支配集中除去个个体，这些被去除的个体不是随机选取的，而是根据拥挤度比较算子选择性地去除优秀度不够的个体。基于拥挤度距离来保持个体解的多样性策略就是根据式，计算种群中个非支配个体的拥挤度距离，然后对这个个体按拥挤度距离升序排序，最后将个拥挤度距离最小的个体次性去除，从而使新父代种群规模大小维持不变。显然，这种维持多样性的策略过于粗糙，使得个体解的分布性较差。由于传统的拥挤度距离的分布性保持策略存在如下两个缺陷如图实心黑点表示非支配个体图个体的拥挤度距离由于个体的拥挤度距离都比较小，若次性去除所有拥挤度距离较小的个体，则会出现个体与之间个体的缺失，从而影响解的分布性。对于个体来说，由于其在其中维目标上的差值很大，而在另维目标上差值却很小，这使得的拥挤度距离也比较小。而对于个体，由于其在各个维目标上的差值都相差不是很大，使得的拥挤度距离也比较第章算法大，此时传统算法会误认为的分布性比要好，但事实上，的分布性要比好。由此可见，基于传统的拥挤度距离来保持解的分布性策略中，个体的拥挤度距离是不变的。也就是说，在次种群维护中，种群中个体的拥挤度距离只计算次......”。

2、“.....提出以下相应的解决方法。对于缺陷，可以在种群维护过程中，每去除个个体后重新计算种群中剩余个体的拥挤度距离。对于缺陷，个体的新拥挤度距离可以根据下式进行计算其中，是传统的拥挤度距离，可根据式计算可以根据下式得出表示个体在各个维目标上其相邻个体的拥挤度距离的方差，它能反映出各个维目标拥挤度距离的差异程度。例如，对于图中个体与来说，个体的明显大于的。如此，式中定义的新拥挤度距离计算公式，可以使种群中类似个体的解个体，即在不同维目标上拥挤度距离差异程度较大的个体，在种群维护过程中有更多的机会得到保留。下面讨论基于新拥挤度距离保持解的多样性策略的具体描述。若种群规模大小为，当前非支配集的大小为，且，则根据从中去除个个体的具体描述如下根据式计算中每个个体的动态聚集距离。对中的个体按新拥挤度距离进行升序排序。将中拥挤度距离最小的个体从中去除。若，则结束种群维护否则返回步骤，继续执行。由以上可以看出，利用经过改进的拥挤度距离计算公式来维护种群时表现出两个重要特点燕山大学本科生毕业设计论文每次只去除当前非支配集中最小的个个体......”。

3、“.....重新计算中个体的。这样就可以避免次性去除过多个体而造成解个体在区域的缺失，最终可以得到分布更为均匀的前沿。由于使用式来计算个体的，在式中不仅考虑了种群个体之间的拥挤情况，而且还考虑了种群个体在不同维目标上拥挤度距离的差异情况。这有利于维护在不同维目标上拥挤度距离差异较大的前沿的分布性。算法流程算法的基本流程是首先，随机产生种群规模大小为的父代种群，然后由父代种群产生子代种群，其种群规模大小同样为。将两个种群混合在起，形成了种群规模大小为叉参数作不同取值时的最终结果。图不同交叉参数下的最终优上述快速非支配排序算法步骤的和需要次计算。于是，整个迭代过程的计算复杂度最大是。这样，整个快速非支配排序算法的计算复杂度就是,根据上述快速非支配排序算法的步骤，相应的伪代码为对于种群第章算法拥挤度拥挤度的确定在原来的算法中，采用共享的小生境技术确保证种群的多样性，但这需要由决策者指定共享参数的值。为了克服算法中的这种不足，中引用了拥挤度的概念拥挤度表示在种群中给定点的周围个体的密度，用表示......”。

4、“.....具体如图所示。图个体的拥挤度在带精英策略的非支配排序遗传算法中，拥挤度的计算是确保种群多样性的个重要因素，其计算步骤如下燕山大学本科生毕业设计论文每个点的拥挤度置为针对每个优化目标，对种群进行非支配排序，令边界上的两个个体的拥挤度为无穷大，即对种群中其他个体的拥挤度进行计算在上式中，表示点的拥挤度，表示点第个目标函数的函数值，表示点的第个目标函数的函数值。拥挤度比较算子经过前面的快速非支配排序以及拥挤度计算之后，种群中的每个个体都拥有如下两个属性非支配排序决定的非支配序拥挤度根据这两个属性，可以定义拥挤度比较算子个体与另个个体进行比较，只要下面任意个条件成立，则个体获胜。若个体所处的非支配层优于个体所处的非支配层，即。若种群中两个个体有相同的等级处在相同的非支配层，且个体的拥挤距离大于个体的拥挤距离，即且。条件用来确保被选择的个体属于在种群中比较优秀的非劣等级。条件是根据它们的拥挤距离来选择处在相同的非支配层的两个个体，位于较不拥挤区域的个体有较大的拥挤度会被选择。根据这两个条件，选出种群中胜出的个体进入下个操作......”。

5、“.....以防止在种群的进化过程中优秀个体的流失，通过将父代种群与其产生的子代种群混合后进行非支配排序的方法，能够有较好地避免父代种群中优秀个体的流失。精英策略的执行步骤如图所示第章算法拥挤度比较算子非支配排序优越度不够，淘汰图精英策略的执行步骤首先，要将第代产生的子代种群与父代种群合并在起，组成种群规模大小为的新种群。然后将种群进行非支配排序，求出系列非支配集并且计算每个个体的拥挤度。因为父代和子代的个体都包含在种群中，所以经过非支配排序后的非支配集所包含个体是整个种群中最好的个体集合，故先将放到新的父代种群中。若此时种群的规模小于，那么需要继续向中填加下级的非支配集，直到添加到非支配集时，种群的大小超出，则对中的每个个体使用拥挤度比较算子，取前个个体，使种群的规模达到。然后通过遗传算子，如选择交叉变异，来产生新的子代种群。在算法中，通过引入拥挤度比较算子来确保非劣解的多样性。由于比较的是种群中所有个体的拥挤度，所以在这过程中没有依赖在算法中出现的共享参数。算法的拥挤度距离公式改进在传统的算法中，如果种群规模大小为......”。

6、“.....收购服务包括承建商和顾问公司的服务，这其中并不包含高校雇用工作人员提供的服务以及利用投资与资金管理相结合的服务业务。二涵盖范围此次采购程序适用于所有大学，包括跟高校有关联的各类基金会中心院受控机构以及与高校签有相关协议的实体。要求遵守大学采购政策及相关程序，是协议中的个重要条款。二招标过程的关键重点公开招标高校招标应面向公众以便市场能够对货物和服务做出及时评价。其中有两种主要方式，种是完全公开招标或是在最初通过调用意向书的多阶段招标。另种是选择性招标。采购事务署和首席采购官必须批准所有公开招标的建议以及意向书的建议。二邀请招标在些特殊情况下，邀请招标只是为些特殊供应商所提供的商品和服务进行的招标，而不是针对所有供应商的招标。采购主管必须批准所有被邀请的投标建议书，除了使用已批准事先资格鉴定的供应商。三相关文件问责制需要实施到所有相关文件中。详细的理由重要的决定，特别是投标者的选择，必须从开始到最后签订合同都记录在官方的文件中。此文件必须能表明，该招标过程从表象到实质都是公平的，并且在此过程中，任何与投标人有关系的信息和通讯都记录证明......”。

7、“.....并且这种保密性与信息保护将贯穿于整个招标过程。三招标过程战略规划个合适的战略规划是非常重要的，相关工作人员必须确保招标项目的清晰性，规范资金的使用二招标类型这里主要提供三种购置商品和服务的招标类型公开招标多阶段招标邀请招标。公开招标公开招标在市场上是完全透明的，招标书是公开的切对各阶段投标人也隐藏信息，所有投标人基于相同的招标文件。采购咨询服务部门必须对公开招标提供咨询与建议。多阶段招标多阶段招标可以筛选出大量的投标者，并在个具有良好供应市场的条件下提供更多的服务和商品，但他在能够显示必要能力的第阶段限值投标者更多。多阶段招标可能适用于为特定类型的商品或服务建立组合适的供应商。为复杂供应商确定合适的计划。第阶段，招标人可就技术规范等问题与投标商进行谈判，广泛征求意见，以最终确定采购事项的规范和规格。但只要技术规范等问题经确定就决不允许谈判了。第二阶段，采购机构依据第阶段所确定的技术规范进行正常的公开招标程序，邀请合格的投标商就包括合同价款在内的所有条件进行投标。意向书意向书中必须说明超出第阶段预算需进步才去的措施......”。

8、“.....在多阶段招标的第二阶段，会显示这些可用性，采购主管的所有行为需符合意向书的规范。选择性招标在这种情况下，邀请供应商提供资格文件，只有通过资格审查的供应商才能参加后续招标。投标者需提交符合申请的招标文件，包括价格能力专业知识和经验。采购主管需批准所有上交的选择性标书，出具有资格预审的供应商标书外。邀请招标邀请招标主要适用于特殊紧急情况具有高度专业性提供产品的潜在供应商较少低价值低风险的活动。邀请招标，也称为有限竞争性招标，是指招标方选择若干供应商或承包商，向其邀请招标发出投标邀请，由被论文小为，并且有。那么需要从当前的非支配集中除去个个体，这些被去除的个体不是随机选取的，而是根据拥挤度比较算子选择性地去除优秀度不够的个体。基于拥挤度距离来保持个体解的多样性策略就是根据式，计算种群中个非支配个体的拥挤度距离，然后对这个个体按拥挤度距离升序排序，最后将个拥挤度距离最小的个体次性去除，从而使新父代种群规模大小维持不变。显然，这种维持多样性的策略过于粗糙，使得个体解的分布性较差......”。

9、“.....若次性去除所有拥挤度距离较小的个体，则会出现个体与之间个体的缺失，从而影响解的分布性。对于个体来说，由于其在其中维目标上的差值很大，而在另维目标上差值却很小，这使得的拥挤度距离也比较小。而对于个体，由于其在各个维目标上的差值都相差不是很大，使得的拥挤度距离也比较第章算法大，此时传统算法会误认为的分布性比要好，但事实上，的分布性要比好。由此可见，基于传统的拥挤度距离来保持解的分布性策略中，个体的拥挤度距离是不变的。也就是说，在次种群维护中，种群中个体的拥挤度距离只计算次。针对上述拥挤度距离的两个缺陷，提出以下相应的解决方法。对于缺陷，可以在种群维护过程中，每去除个个体后重新计算种群中剩余个体的拥挤度距离。对于缺陷，个体的新拥挤度距离可以根据下式进行计算其中，是传统的拥挤度距离，可根据式计算可以根据下式得出表示个体在各个维目标上其相邻个体的拥挤度距离的方差，它能反映出各个维目标拥挤度距离的差异程度。例如，对于图中个体与来说，个体的明显大于的。如此，式中定义的新拥挤度距离计算公式，可以使种群中类似个体的解个体......”。