【摘 要】
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提出了一种用于多目标优化的多概率模型分布估计算法，该算法在进化的每一代中使用多个概率模型来引导多目标优化问题柏拉图（Pareto）最优域的搜索。分布估计算法使用概率模型引导
【基金项目】
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国家自然科学基金(60401015);安徽省自然科学基金(050420201)
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提出了一种用于多目标优化的多概率模型分布估计算法，该算法在进化的每一代中使用多个概率模型来引导多目标优化问题柏拉图（Pareto）最优域的搜索。分布估计算法使用概率模型引导算法最优解的搜索，而使用多个概率模型可以保持所得多目标优化问题最优解集的多样性。该算法具有很强的寻优能力，所得结果可以很好地覆盖Pareto前沿。实验通过优化一组测试函数来评价该算法的性能，并与其它多目标优化算法进行了比较，结果表明该算法相比于其它同类算法可以更好地解决多目标优化问题。
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