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针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题，提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法．在算法设计中，首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度，并引用柯西变异增强多样性；然后混合BLX_α、SBX和DE三种差分进化经典交叉算子，并通过各自贡献度自适应调整其竞争力，以增强交叉操作对环境动态变化的自适应性；最后采用精英与进化两个群体相互协作，进一步均衡算法的局部和全局搜索能力．在6个标准测试函数上的仿真结果表明，该算法能在不同环境下