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传统多目标进化算法主要是模仿生物自身的进化过程，没有考虑环境对进化的作用，缺乏能动的、指导性的搜索．提出一种基于进化环境的多目标进化模型，利用进化环境记录群体进化过程中产生的知识信息，并反过来指导群体搜索，实现环境与群体的共同进化．此外，给出基于进化环境的多目标进化模型的一种算法实现，利用环境域和单元域表示进化环境，设置了一组环境规则，从而实现进化环境对进化群体的约束、促进和导向作用．通过与5个代表性经典多目标进化算法，对12个具有不同特征和不同求解难度的测试函数，在GenerationalDistanc