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摘要
在解决多目标优化问题时,多目标进化算法是一种十分有效的方案。多目标
进化算法一次运行能够产生一组近似的Pareto最优解集。在近几十年的研究中,
基于Pareto支配的多目标进化算法已经在处理2至3目标的多目标优化问题时
展现出了良好的有效性。然而,随着优化问题的目标数量上升,种群中互不支配
的解的数量和比例不断上升,使得传统的基于Pareto支配的进化算法选择压力不
足而失去了竞争力。为了弥补基于Pareto支配的进化算法在处理有
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