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动态多目标优化是进化计算领域一个新兴的研究方向．文中给出了定义在离散时间空间上、决策变量的维数随时间（环境）可发生变化的一类动态多目标优化问题（DMOP）的新方法．该方法首先把DMOP转化成了一系列同类静态约束优化问题，然后在一种环境变化判断规则下提出了解DMOP的一种新动态多目标进化算法（DMEA）．数值实验表明新算法对DMOP最优解具有较好的跟踪能力，并且能有效的获得DMOP在不同环境下数量较多、质量较好且分布均匀的Pareto最优解．