【摘 要】
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基于分解的多目标进化算法MOEA/D是最近提出的一种高效率的计算框架，它将一个多目标优化问题分解成一系列单目标优化问题.根据相邻的子问题信息同时优化各个子问题，最终得到一
【机 构】
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中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410083
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基于分解的多目标进化算法MOEA/D是最近提出的一种高效率的计算框架，它将一个多目标优化问题分解成一系列单目标优化问题.根据相邻的子问题信息同时优化各个子问题，最终得到一个Pareto最优解集.本文在分析其局限性的基础之上，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法IMOEA/D，通过设定一个阁值，引入非支配解保存机制和邻域搜索，改善了MOEA/D的分布性。仿真结果表明了IMOEA/D的高效性和有效性.
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