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洞見 - 約束多目標優化
基於偵測區域法的演化演算法求解具有二元約束的多目標優化問題
針對現有約束多目標優化演算法在處理二元約束問題（CMOP/BC）上的不足，本文提出了一種基於偵測區域法的新型演化演算法 DRMCMO，有效提升了演算法在求解此類問題時的性能。
非支配排序雙向差分協同進化算法
本文提出了一種名為非支配排序雙向差分協同進化算法（NSBiDiCo）的新型約束多目標優化算法，該算法結合了差分進化算子和雙向協同進化策略，在基準測試和實際問題中展現出優於傳統方法的性能。
基於分解的逆向建模約束多目標進化算法
本文提出了一種基於分解的逆向建模約束多目標進化算法 (IM-C-MOEA/D)，用於解決具有多個目標和約束的現實世界優化問題，並通過實驗驗證了其在各種問題上的優越性能。
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