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研究在多目标优化进化算法中引入强选择压力机制，以促使搜索群体在有效保证多样性的前提下向Pareto最优前沿迅速收敛，并引入空间超体积测度．针对当前空间超体积测度计算代价高的问题，提出了一种基于空间切片的快速空间超体积贡献计算方法FH．基于该方法，发展出一种基于快速计算空间超体积贡献机制的多目标进化算法（FH—MOEA），并应用于解决复杂的多目标优化问题．用一组测试问题对算法性能进行检验，实验结果表明，该算法在收敛性和分布性两方面均比著名的NSGA-Ⅱ算法有显著提高．