基于遗传算法的多对象优化在CFD中的应用摘要：这份报告涉及到在空气动力学优化结构设计中的多对象优化设计问题。这种所使用的优化算法是一种半随机更加精确的遗传算法。遗传算法是一种十分健全的优化算法对于以下几种问题十分适合：（1）初始值不确定（2）所要优化的参数不是相同的类型（二进制变量，整数，实数，函数）（3）所处理的成本函数有多个极小值（4）多个标准要被考虑在列（多个物理变量，效率，成本，质量.）.在多对象优化设计问题中，并没有一个最优解，而是一些列的有可能的关于多个变量同时考虑的最优解决方案。这些概念明确以后，遗传算法就可以运用和被验证于学术问题上了，然后数值试验就可以开始进行来解决多目标结构优化从而设计在欧拉流动中的机翼设计。关键字：多对象优化设计帕氏最优状态遗传算法欧拉方程结构参数化同步计算1简介在我们日常生活中，我们通常都会遇到多对象优化的问题，比如买一个电视机要同时考虑到价格与质量的因素，或者选择最节省时间和距离的上班路线。在航空工程师协会，科学家努力用最小的花费设计出最优化的飞行器（最小的重量，最大的安全性）在经济领域里，经济学家试图调节商品的使用和消费来谋
