【摘 要】
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基于分解的多目标进化算法M0EA/D(Multi-objectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecomposition)具有收敛速度快、分布性好等特点，但其在非凸函数上的性能有待提高。鉴于量子进
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基于分解的多目标进化算法M0EA/D(Multi-objectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecomposition)具有收敛速度快、分布性好等特点，但其在非凸函数上的性能有待提高。鉴于量子进化算法在多峰值函数上的优良性能，将MOEA/D与量子进化算法相结合，提出基于分解的多目标量子差分进化算法QD-MOEA/D(QuantumDifferentialMulti-objectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecomposition)。QD-
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