:为了保持所求得的约束多目标优化问题Pareto最优解的适应度与多样性,在NSGA-II基础上提出了一种 用于求解有约束的多目标优化问题的热力学遗传算法。结合热力学中自由能与熵的概念,利用热力学中熵与能 量的竞争来保持种群的适应度与多样性的平衡,设计了热力学算子。根据非支配排序Pareto分层结构建立分层 小生境来改进选择算子,弥补了选择算子不足。实验结果表明:该算法不仅得到的解在空间分布均匀,收敛性 好,同时解集具有较广的分布空间。