【摘 要】
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将基于分解的多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D）应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目
【机 构】
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华中科技大学机械科学与工程学院,DepartmentofElectricalandComputerEngineering,华中农业大学工学院
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将基于分解的多目标进化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D）应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化算法（εConstrained Differential Evolution,εDE）寻找各个目标在Pareto前沿上的最大值和最小值,利用这些值对各目标进行归一化处理;然后,用MOEA/D进行求解,并在算法中加入了自适
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