【摘 要】
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如何平衡约束满足与目标函数优化是求解约束多目标优化问题的关键问题之一。尽管研究者们已提出很多算法求解约束多目标优化问题，但由于约束多目标优化问题特性繁多，大部分算法并不能很好的应对。基于此思想，提出一种双种群双阶段框架，旨在利用帕累托前沿关系解决不同类型的约束多目标优化问题。算法进化一个辅助种群P1和一个主种群P2，并将进化过程分为学习阶段和搜索阶段。在学习阶段，种群P1向UPF（unconstr
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073300，62076225）；
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如何平衡约束满足与目标函数优化是求解约束多目标优化问题的关键问题之一。尽管研究者们已提出很多算法求解约束多目标优化问题，但由于约束多目标优化问题特性繁多，大部分算法并不能很好的应对。基于此思想，提出一种双种群双阶段框架，旨在利用帕累托前沿关系解决不同类型的约束多目标优化问题。算法进化一个辅助种群P1和一个主种群P2，并将进化过程分为学习阶段和搜索阶段。在学习阶段，种群P1向UPF（unconstrained Pareto front）进行搜索，而种群P2向CPF（constrained Pareto front）进行搜索，旨在探索UPF与CPF之间的关系。并在学习阶段结束后，对不同的UPF与CPF关系进行分类，以指导后续搜索策略；在搜索阶段，根据不同的UPF与CPF关系分类结果，算法将自适应调整种群P1的搜索策略，旨在使种群P1为种群P2提供更有效的辅助信息。基于此算法框架，最终实现了对不同类型约束多目标优化问题的CPF更好的搜索。在33个基准函数以及3个实际问题上的综合实验结果表明，所提出的算法与其他七种先进的约束多目标优化算法相比具有更好的性能。
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