【摘 要】
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针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理，导致种群多样性降低的问题，提出基于重新匹配策略的 ε 约束多目标分解优化算法.首先，对Tchebycheff分解策略进行理论分析，推导出关于
【机 构】
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长江大学电子信息学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,东北电力大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61175126,No.61501107);长江大学青年基金(No.7011502105)
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针对MOEA/D算法中权重向量与个体分配不合理，导致种群多样性降低的问题，提出基于重新匹配策略的 ε 约束多目标分解优化算法.首先，对Tchebycheff分解策略进行理论分析，推导出关于多样性和收敛性的定理，从而为研究MOEA/D算法奠定理论基础.其次，为有效解决由于随机为权重向量分配个体造成种群多样性降低的问题，提出权重向量和个体间的重新匹配策略，合理地为权重向量分配个体，改善种群多样性.最后，提出的个体比较准则较好地兼顾多样性和收敛性，提高了算法的约束多目标优化性能.通过与5种优秀算法的对比实验结果
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