【摘 要】
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MOEA／D算法使用聚合方法将多目标问题分解成单目标问题并行进化．然而，在优化的过程中，子代在固定的邻域内替换父代，并没有考虑固定邻域不利于算法选择较合适的父代参与繁殖．针对此
【机 构】
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浙江工业大学浙江省通信网技术应用研究重点实验室,浙江工业大学信息智能与决策优化研究所,浙江工业大学现代教育技术研究所
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MOEA／D算法使用聚合方法将多目标问题分解成单目标问题并行进化．然而，在优化的过程中，子代在固定的邻域内替换父代，并没有考虑固定邻域不利于算法选择较合适的父代参与繁殖．针对此问题，提出一种新的邻域更新策略．首先，利用各子问题的解，求出该解与所有权重向量的聚合函数值，以这些聚合函数值作为参考信息，更新父代解；其次，利用该参考信息，更新子问题对应的邻域结构．并将领域更新策略MOE／D算法应用子ZDT，DTLZ1-2等三个系列问题进行性能测试，并与MOEA／D、MOEA／D-GR算法进行性能对比．实验结果表明
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