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(1) 博弈论与多目标优化的理论融合
博弈论研究多个决策主体在相互影响的环境中如何选择最优策略，这与多目标优化问题存在深层次的内在联系。在多目标优化中，各个目标函数可类比为博弈中的参与者，每个参与者追求自身利益最大化，但又受到其他参与者策略的制约。传统非支配排序方法的主要局限在于随着进化代数增加，种群中非支配层数逐渐减少，导致选择压力下降。引入博弈论视角后，可将种群进化过程建模为动态博弈过程，每个个体的适应度不仅取决于其目标函数值，还取决于种群中其他个体的分布状态。具体而言，将目标空间划分为多个策略区域，每个区域对应博弈中的一种策略选择。个体选择进入某个策略区域相当于选择一种竞争策略，而该策略的收益取决于同时选择该策略的其他个体数量以及相邻策略区域的个体分布。这种博弈建模方式使得种群能够自发形成均衡分布，避免过度聚集于某些区域而忽视其他区域的搜索。在完全信息静态博弈框架下，可以证明存在纳什均衡状态对应于Pareto前沿上的均匀分布解集。混合策略博弈则允许个体以概率方式选择策略，这为算法引入了随机探索机制，有助于跳出局部最优。博弈论框架还提供了分析算法收敛性的数学工具，通过博弈的稳定性分析可以推导出算法参数的合理取值范围。
(2) 静态混合博弈策略的多目标遗传算法设计
基于完全信息静态混合博弈策略的多目标遗传算法将博弈论思想融入传统NSGA-II框架的各个环节。在选择操作中，引入博弈收益函数替代传统的拥挤度比较。每个个体的博弈收益由两部分构成：局部收益和全局收益。局部收益衡量个体在其所属策略区域内的竞争优势，计算方法为该区域内个体的平均目标向量与该个体目标向量的支配关系。若个体支配区域内大部分其他个体，则获得较高局部收益。全局收益衡量个体所选策略区域的整体价值，计算方法为该区域对应的Pareto前沿部分的重要程度。策略区域的划分采用自适应方法，根据当前种群分布动态调整区域边界，使各区域包含相近数量的个体。在交叉操作中，优先选择来自不同策略区域的个体进行配对，这增加了后代解的多样性，相当于博弈中的跨策略探索。变异操作则根据个体所在区域的拥挤程度自适应调整变异强度，拥挤区域的个体接受更强的变异，促使其探索新的策略区域。算法的整体流程为：首先初始化种群并划分策略区域，然后依次进行博弈收益计算、选择、交叉、变异操作生成子代种群，最后合并父代与子代种群进行环境选择。环境选择优先保留博弈收益高的个体，同时通过策略区域配额机制保证各区域都有代表性个体存活。
(3) 惯性导航平台标定问题的约束处理与求解
将博弈多目标优化算法应用于惯性导航平台连续翻滚自标定的动态试验优化设计问题，需要针对该问题的特殊约束结构进行算法改进。惯导平台标定问题的目标是寻找最优旋转轨迹，使得标定试验能够高效分离各项误差系数。该问题涉及多个相互冲突的优化目标：最大化误差系数的可观测性、最小化试验时间、最小化设备磨损。
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