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分解多目标进化算法具有较好的分布性，但群体数量会随着目标数的增加而急剧增加，严重影响算法效率。提出一种基于分布估计的分解多目标进化算法，基本思想：首先将多目标分解为若干单目标，然后根据分布估计的恩想对各个单目标建立概率模型，通过采样产生解。数值分析和实验表明，新算法的解不仅具有较好的多样性和均匀性，而且算法的计算复杂度明显低于分解多目标进化算法，尤其是对于三目标优化问题。