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????并不是樣本數量越多，得到的優化解就越佳。要得到比較好的解，還需要對樣本數量進行小范圍的調整。采用樣本數量為3000求得優化解。多目標遺傳算法得到的Pareto解，如圖4所示。圖4多目標遺傳算法Pareto解TheParetoSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm通過多目標遺傳算法優化，可以從Pareto解中獲得3組不同的優化解，如表3所示。在表3的三組優化解中，可知第3組優化解的各目標變量均得到了優化，且優化效果 明顯，這滿足了設計人員的要求。表3多目標遺傳算法優化解集TheOptimalSolutionofMulti-ObjectiveGicAlgorithm序列整機質量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態頻率f/Hz123篩選算法（Screening）優化結果樣本數量的取值范圍為（0～10000），樣本數量為3000，改變樣本的數量，可以得到不同的Pareto解，限于篇幅，不再贅述，得到的Pareto解，如圖5所示。圖5篩選算法Pareto解TheParetoSolutionofScreeningAlgorithm通過篩選算法優化，可以從Pareto解中獲得3組不同的優化解，如表4所示。表4篩選算法優化解集TheOptimalSolutionofScreeningAlgorithm序列整機質量m/kg一階比較大變形量d/mm一階模態頻率f/Hz123由表4可知，每組優化解的目標變量大小均不相同，并且。

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