【摘 要】
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针对目前多目标进化算法（MOEA）在处理多目标约束问题（CMOP）的研究通常以解决单一类型约束为主，而在面对不同种类的复杂约束时算法难以收敛或者分布性差的问题，以基于分解的多目标进化优化算法（MOEA/D）框架为基础，提出一种基于参考向量自适应多目标约束进化算法（ARVCMOEAD）。首先算法将参考向量分成主参考向量及辅助参考向量两部分，然后在算法起始阶段通过无约束的辅助参考向量指导种群快速跨越不
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针对目前多目标进化算法（MOEA）在处理多目标约束问题（CMOP）的研究通常以解决单一类型约束为主，而在面对不同种类的复杂约束时算法难以收敛或者分布性差的问题，以基于分解的多目标进化优化算法（MOEA/D）框架为基础，提出一种基于参考向量自适应多目标约束进化算法（ARVCMOEAD）。首先算法将参考向量分成主参考向量及辅助参考向量两部分，然后在算法起始阶段通过无约束的辅助参考向量指导种群快速跨越不可行区间，最后通过自适应调整辅助参考向量位置及弱化对其的分布性要求提高算法分布性及搜索能力。实验在32个
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