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迁移策略是移动Agent（Mobile Agent，MA）的核心技术之一，MA的效率很大程度上取决于迁移策略的优化。本文提出了一种改进的分布式遗传算法（EDGA），用于对多约束条件下MA迁移策略最优问题进行求解。EDGA将分布式遗传算法和Cascade模型相结合，在迁移算子部分设计一个中心监控器，观察每个子种群的进化，并对迁移个体的选择以及相应子种群的大小做出调整，使进化能力好的子种群得到更大的空间来搜索最优值。实验结果表明：本文所提出的EDGA算法在求解速度和质量上取得了较大的改善。