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机器学习驱动的约束多目标进化算法研究

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，机器学习已成为众多领域的重要工具。在多目标优化问题中，约束多目标进化算法因其实用性和有效性受到了广泛关注。本文将重点探讨机器学习如何驱动约束多目标进化算法的研究，通过结合机器学习技术，以期在解决复杂优化问题上取得新的突破。

二、背景及意义

在现实生活中，许多问题涉及多个目标的同时优化，如工程设计、经济管理、生物医学等。这些问题通常具有复杂的约束条件，需要高效的优化算法进行求解。约束多目标进化算法是一种能够处理这类问题的有效方法，它通过模拟自然进化过程，寻找满足约束条件的多目标最优解。然而，传统的进化算法在处理大规模、高

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