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多目标优化算法是近年来进化计算研究领域的一个热点,大多数的多目标优化算法试图找到问题的完整的Pareto前沿.然而,随着待优化问题目标个数的增加,算法需要更大的种群规模才能合理地描绘出完整的Pareto前沿.显然这样不仅增加了算法的运行时间,更增加了(决策者)最终解的选择难度.因此,聚焦于搜索Pareto前沿上的特定区域显得尤为重要,近年来也得到了越来越多学者的关注.Knee点指的是Pareto前沿上具有最大边际效用的点,在这个点附近,一个目标值的微小提升将带来至少一个其他目标值的巨大衰退,因此该点通常被