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摘要
高维昂贵多目标优化问题广泛存在于科学研究和工程实践中，已成为智能优化领域
的研究热点和难点。在许多实际优化问题中，为进行适应度评估，其物理实验或数值仿
真代价高昂，给大多数现有基于种群迭代评估的多目标进化算法带来巨大挑战。大量研
究将代理模型纳入进化算法，即构建廉价代理模型代替原始昂贵函数评估被证明是可行
的。但面对设计空间高维问题时，进化种群更难以保持收敛性与多样性的良好平衡。故
本文针对高维昂贵多目标优化问题，提出基于Kriging模型的代理辅助进化算法与基于
近似分类模型的双阶段进化优
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