1、当然是可以的，这种典型EAs（演化计算算法）或者称population-based算法对于任何优化问题，总能搜索出一个解。如果把多目标优化问题看成目标函数的给定问题，就可以了。
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2、为了深入理解进化算法，我们给出了基于Pareto的MOEA的基本流程，如图1所示。首先初始化种群P，然后选择某一个进化算法（如基于分解的多目标进化算法，MOEA/D）对P执行进化操作（如选择、交叉、突变），得到新的种群R。
3、多目标进化算法（MOEA）MOEA通过对种群X（t）执行选择、交叉和变异等操作产生下一代种群X（t+1）。在每一代进化过程中 ，首先将种群X（t）中的所有非劣解个体都复制到外部集A（t）中。
1、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
2、java源代码是用来关联jar中的编译代码的。
3、编写源代码 首先，在D盘下建立任意建立一个目录（建议是非中文的目录），这里我建立的目录是javacode。然后进入该目录，在该目录下建立一个文件名是：HelloWorld.java的普通文件。 使用文本打开该文件。
4、生成代码，就好普通Simulink模型生成代码一样了，先在Configuration Parameters--Code Generation里选择System Target File为ert.tlc，再按下Generate Code按钮即可。
5、BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
1、把这个地址的程序http：//zhidao.baidu点抗 /question/34050088html 中，这一句public void print(){ 改成public void print(){}加一个大括号就可以运行了。
2、关于交叉的疑问，不就是父亲和母亲随机位上的基因进行交换得到孩子的基因，后面一句”然后选择所有基因位上的数总和最大的染色体C1“就不明白了。
3、例如：[1，2，3]，[1，3，2]，[3，2，1]均是函数 3x+4y+5z100 的可行解（代进去成立即为可行解），那么这些可行解在遗传算法中均称为“染色体”。可行解由 3 个元素构成，每个元素都称为染色体的一个基因。
