【摘 要】
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针对现有区间多目标优化方法的低效问题，提出了一种基于模糊规则库的快速区间多目标优化方法。该方法使用自主学习多模型系统学习模糊规则，组成模糊规则库以表示区间目标函数和区间约束可能度，替代内层优化，加快优化进程；此外，在每一代模糊规则库生成的备选解集中，选择适量个体进行真实评估并自主更新模糊规则库，提高了优化精度和计算效率并降低了系统复杂性。将所提方法运用在四个数值案例和一个工程实例，与现有的代表性方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61563012）； 广西自然科学基金资助项目（2021GXNSFAA220074）； 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金资助项目（2020-1-3）；
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针对现有区间多目标优化方法的低效问题，提出了一种基于模糊规则库的快速区间多目标优化方法。该方法使用自主学习多模型系统学习模糊规则，组成模糊规则库以表示区间目标函数和区间约束可能度，替代内层优化，加快优化进程；此外，在每一代模糊规则库生成的备选解集中，选择适量个体进行真实评估并自主更新模糊规则库，提高了优化精度和计算效率并降低了系统复杂性。将所提方法运用在四个数值案例和一个工程实例，与现有的代表性方法相比，所提方法在不失精度的前提下具有更高的计算效率。
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