摘要
多目标优化问题是现实生活中普遍存在的一类优化问题，其目标通常相互冲突，需要在多个目标之间进行权衡取舍。
传统的确定性多目标优化方法难以处理目标函数或约束条件不确定的情况。
而区间参数多目标优化问题通过引入区间数来描述这种不确定性，为解决这类问题提供了新的思路。
遗传算法作为一种高效的全局优化算法，在求解多目标优化问题方面具有独特的优势。
本文针对区间参数多目标优化问题，对基于遗传算法的相关研究进行了综述。
首先，介绍了区间参数多目标优化问题的基本概念、研究意义以及国内外研究现状；其次，详细介绍了求解区间参数多目标优化问题的几种主要遗传算法，并分析了它们的优缺点；最后，总结了现有研究存在的问题，并展望了未来的发展方向。
关键词：区间参数；多目标优化；遗传算法；不确定性优化；文献综述
多目标优化问题是指需要同时优化多个目标函数的问题，这些目标函数通常相互冲突，无法同时达到最优解。
现实生活中很多问题都可以归结为多目标优化问题，例如工程设计、资源分配、生产调度等。
传统的确定性多目标优化方法假设目标函数和约束条件都是确定的，但在实际问题中，由于测量误差、环境噪声、参数扰动等因素的影响，目标函数和约束条件往往具有一定的不确定性。
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