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摘要：MOEA／D使用聚合函數(shù)將多目標(biāo)問(wèn)題分解成一定數(shù)量的單目標(biāo)子問(wèn)題并行優(yōu)化，岡其具有較強(qiáng)的搜索能力，良好的收斂性等，越來(lái)越受人關(guān)注。然而，該算法的性能極大程度上依賴(lài)權(quán)重向量與解替換的鄰域構(gòu)成。首先，分析預(yù)先設(shè)置固定的權(quán)重向量導(dǎo)致最終解集性能下降的原因；其次，在此基礎(chǔ)上，提出依賴(lài)邊界區(qū)域變化調(diào)整權(quán)重向量的策略，根據(jù)算法迭代中解集邊界預(yù)測(cè)近似Pareto前端的整體分布，結(jié)合預(yù)先設(shè)定的權(quán)重向量與均勻設(shè)計(jì)調(diào)整權(quán)重向量；進(jìn)一步，為提高算法求解的收斂速度．提出導(dǎo)引式雜交策略，引導(dǎo)種群進(jìn)化，結(jié)合兩種策略，提出一種改進(jìn)的分解多目標(biāo)進(jìn)化算法。仿真試驗(yàn)中，本文在ZDT系列問(wèn)題上對(duì)算法進(jìn)行性能測(cè)試。與NSGA-Ⅱ，原始的MOEA／D、帶均勻設(shè)計(jì)的MOEA／D＋UD相比。結(jié)果表明，結(jié)合變化的權(quán)重向量調(diào)整與導(dǎo)引式雜交策略，算法收斂的速度提高，獲得解集分布性相對(duì)更為均勻，產(chǎn)生解集的整體質(zhì)量更高。

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