1、“.....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。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......”。

2、“.....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。在去除个个体后，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......”。

3、“.....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，当前非支配集大燕山大学本科生毕业设计的前沿。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......”。

4、“.....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，直观上用个体周围包含个体但不包含其余个体的最大长方形的长来表示，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......”。

5、“.....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。精英策略算法引入了精英策略，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......”。

6、“.....研究者认为吸烟的确是种控制情绪摆脱困扰的有效方法。同时，青少年中间也存在尼古丁依赖现象。研究发现甚至在吸烟年来，据世界各国的调查结果，青少年的吸烟率正在不断上升，这现象引起了众多研究者的关注，在心理与教育工作领域中也随之出现了大量关于探讨影响青少年吸烟因素的研究。不同的研究从不同角度界定吸烟行为，本研究主要从青少年吸烟行为和吸烟量来研究青少年吸烟与诸因素的关系。具体主要从青少年所生长的家庭环境这种外部环境和青少年所感受到的压力以及他们的自尊人格这些内部因素来考虑青少年的吸烟行为，旨在探讨究竟那些因素与青少年的吸烟行为相关，为预防青少年吸烟和帮助吸烟的青少年戒烟提出点建议。青少年己成为世界上迅速增长的香烟消费者群体。青少年的吸烟行为直接关系到其成人后的吸烟行为，大多数成人吸烟者都是从青少年时期就开始并形成吸烟习惯的。针对青少年吸烟的严重性，学者们对这问题展开了大量的研究。目前，对青少年吸烟问题的研究主要集中在以下两个方面究竟那些因素导致了青少年的吸烟行为如何预防青少年的吸烟行为后个问题以前个问题的研究为基础，所以对影响青少年吸烟因素的探讨日益成为研究的焦点......”。

7、“.....另些研究认为社会外部环境影响了青少年的吸烟行为，还有些研究认为青少年的吸烟行为是由其个人内部因素所导致的。然而，由于影响青少年吸烟行为的因素本身具有复杂性，这方面的研究还处于继续探讨阶段，还没有个完整的理论体系和统定性的结论。青少年吸烟是目前严重的社会问题之，由青少年吸烟引发的各种问题己成为社会各界关注的焦点，如何预防和减少青少年吸烟行为成为迫切需要解决的问题。烟本身是人们生命中的无形杀手，吸烟会引起癌症等多种恶性疾病，而青少年正处于长身体的重要时期。青少年的吸烟行为还会使他们产生系列的问题行为，如吸烟饮酒，甚至自杀等，现有对青少年吸烟行为的研究认为青少年的吸烟行为伴随着许多不良的后果，如学习成绩差在校行为不良，不愿上学问题行为等。这些无疑都对青少年的身心健康发展造成很大影响。另外，青少年正处于人生观世界观形成的时期，在这时期产生问题行为，将严重危害他们的心智健康发展。本文从青少年的吸烟行为和吸烟量两个方面入手，探讨与青少年吸烟有关的家庭环境因素父母因素理解的压力水平自尊水平和人格倾向特征，进而分析影响青少年吸烟行为的内在机制......”。

8、“.....抵制不良因素对青少年成长的影响。家庭结构与青少年吸烟的关系苏州大学本科生毕业论文过去几十年中许多国家的社会状况发生了重要的变化，其中之便是生活在单亲家庭和继父母家庭中的孩子数量迅速增多。随着社会中离婚率和再婚率不断增长，出生在不完整家庭中的孩子也越来越多。经调查，年岁青少年中经历父母离异的人数是年的两倍,值得我们注意的是，这些生长在单亲家庭或继父母家庭中的孩子与同龄的其他孩子相比可能会遭遇更多的不从社会文化学的角度出发来探讨这问题，通常，来自不完整家庭的青少年在问题行为的发生率上远高于般青性较差。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......”。

9、“.....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，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......”。