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约束多目标进化算法研究进展
文献摘要：
约束多目标进化算法(CMOEAs)能够同时处理多个相互冲突的目标函数和约束条件,引导种群逼向可行域的最优解,受到了研究者的广泛重视.首先介绍了约束多目标优化问题(CMOPs)的相关定义和多目标进化算法(MOEAs)的三种分类;其次,系统地分析了当前CMOEAs中约束处理机制,凝练出当前主要的四种约束处理方法;然后,从基于支配、基于指标、基于分解三个方面对CMOEAs的研究进展进行了详细综述;最后,指明了CMOEAs存在的挑战和未来研究方向.
文献关键词：
约束多目标优化问题;约束多目标进化算法;基于支配;基于指标;基于分解
中图分类号：
作者姓名：
朱亚文;周红标;李杨;徐浩渊
作者机构：
淮阴工学院 自动化学院,江苏 淮安223003
文献出处：
引用格式：
[1]朱亚文;周红标;李杨;徐浩渊-.约束多目标进化算法研究进展)[J].计算机应用研究,2022(09):2582-2590,2602
A类：
CMOEAs,逼向,CMOPs
B类：
约束多目标进化算法,算法研究,和约,可行域,最优解,约束多目标优化问题,关定,处理机制,练出,约束处理方法,基于支配,基于指标,基于分解,未来研究方向
AB值：
0.190475
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