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将极坐标的思想引入多目标遗传算法来保持解的多样性，由此提出了一种新的多目标遗传算法：PCGA2（Polar Coordinates Genetic AlgorithmsⅡ）；分析了基于极坐标的分布度保持策略的时间复杂度，并通过实验将PCGA2同当前流行的两种多目标遗传算法（NSGA2和SPEA2）进行了比较。实验数据表明该算法不仅在时间耗费上比较低，而且所得到的解具有非常好的分布度。