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提出了基于信念的多Agent模型解决多目标优化问题.在这个模型中,Agent通过在解空间中移动来进行搜索,使用信念指导移动.每个Agent都有独立的信念,信念由3部分组成:Agent对每个目标的偏好、移动向量和对此向量的评价.Agent在优化的过程中会根据目标函数的值调整移动向量和对应的评价.Agent也会和相邻的Agent交互信念,从而获得更好的性能.最后用模型解决了几个简单的多目标函数优化问题,实验结果证明了算法的有效性.