【摘 要】
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提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法：实数编码多目标贝叶斯优化算法（RCMBOA）.通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体.
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10377015）.
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提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法：实数编码多目标贝叶斯优化算法（RCMBOA）.通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体.再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性.这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿.同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集.对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣.用
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