占领税- 一个点X占领一点y对于向量值的目标函数F什么时候：

“主导”一词相当于“劣质：”术语X占领y什么时候y差不多X。

一种nondominated集合在一组点中P.是一组积分问：在P.没有任何一点的主导P.。

秩- 对于个体，有一个人的等级的迭代定义。排名1个人不受任何其他人的主导。排名2个人仅由排名1个人占主导地位。一般来说，排名K.个人才由等级中的个人占主导地位K - 1或更低。

等级较低的个人有更高的选择机会（较低等级更好）。

所有不可行的个体都比任何可行的个体都有更糟糕的排名。在不可行的人群中，排名是按照排序的排序测量的顺序，加上可行成员的最高等级。

gamultiobj.使用等级选择父母。

拥挤的距离- 拥挤距离是一个衡量其对其最近邻居的个人的近距离。这gamultiobj.算法测量相同等级的个体之间的距离。默认情况下，该算法测量目标函数空间中的距离。但是，您可以通过设置距离判定变量空间（也称为设计变量空间）的距离distancemeasurefcn.选择{@ distancrovding，'genotype'}。

该算法将个体的距离设置为极端位置INF.。对于剩余的个体，该算法将距离计算为个体排序邻居之间标准化绝对距离的尺寸的总和。换句话说，对于维度m并排序，缩放个人一世：

该算法单独对每个维度进行排序，因此术语邻居意味着每个维度的邻居。

与距离高相同等级的人具有更高的选择机会（更高距离更好）。

您可以选择不同的拥挤距离测量而不是默认值@distancecrow功能。看多目标选项。

拥挤距离是计算蔓延的一个因素，这是停止标准的一部分。当两个选定的个人具有相同的等级时，拥挤距离也用作锦标赛选择中的延误器。

传播- 传播是帕累托集的运动的衡量标准。计算蔓延，gamultiobj.算法首先评估σ.，具有有限距离的帕累托前面的覆盖距离的标准偏差。问：是这些要点的数量，还有D.是这些点之间的平均距离测量。该算法然后评估μ.，在当前最小值帕累托点的差值之间的差异的算法的总和符号，并且在前一个迭代中该索引的最小点。那么蔓延就是

当极端目标函数值不会在迭代之间变化时，扩展很小（即，μ.很小），当帕累托前面的点均匀蔓延（也就是说，σ.是小）。

gamultiobj.使用停止条件的传播。迭代停止，当涂抹不会改变很大时，最终的差价少于近期传播的平均值。看停止条件。