During the past two decades, a variety of multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) have been proposed in the literature. As pointed out in some recent studies, however, the performance of an MOEA can strongly depend on the Pareto front shap

实验要求： 由于动态分区的大小是由作业需求量决定的，故分区的长度是预先不固定的，且分区的个数也随主存分配和回收变动。总之，所有分区情况随时可能发生变化，数据表格的设计必须和这个特点相适应。由于分区长度不同，因此设计的表格应该包括分区在主存中的起始地址和长度。由于分配时，空闲区有时会变成两个分区：空闲区和已分分区，回收主存分区时，可能会合并空闲区，这样如果整个主存采用一张表格记录已分分区和空闲区，就会使表格操作繁琐。主存分配时查找空闲区进行分配，然后填写已分配区表，主要操作在空闲区；某个作业执行