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启发式信息驱动的(超)多目标进化算法

摘要

进化算法作为求解最优化问题的有效工具，在工程实践和科学研究中得到

了广泛应用。然而，随着科技的发展，最优化问题的规模日益增大，复杂度显

著提升，传统进化算法的求解性能呈现出下降趋势。在常见的最优化模型中，

多目标优化问题是目前研究者关注的一类具有计算挑战性的问题。本文重点求

解多目标优化问题中的两类较难的模型：超多目标优化问题和约束多目标优化

问题。

针对超多目标优化问题，设计了基于小生境密度评估的超多目标进化算