摘要：通过MONES转换技术将非线性方程组转换为双目标优化问题,利用MNSGA-Ⅱ算法中的动态拥挤距离策略提高Pareto解集的多样性,在种群选择过程中动态计算个体的拥挤距离。为验证算法的性能,选择30个非线性方程组进行测试,对比了基于MONES转换技术的NSGA-Ⅱ、动态NSGA-Ⅱ和MNSGA-Ⅱ算法。实验结果表明,基于MONES转换技术的MNSGA-Ⅱ算法在寻根率和成功率方面更具优势。最后,将3个算法得到的Pareto前沿进行对比,验证了本文算法所得Pareto前沿在均匀性和收敛性方面表现较好。
