摘要： 多目標優(yōu)化問題普遍存在且難以解決，目前多采用多目標進化算法進行求解.然而，這些方法通常在種群初始化階段和進化過程中包含隨機操作以保持多樣性，導致了其結果不可復現(xiàn)且缺乏全局收斂的理論保證.鑒于此，提出了一種基于歸一分解的多目標Dividing Rectangles(DIRECT)算法，首先通過一種可較好捕捉復雜前沿的歸一分解方法將原問題分解為一系列子問題，以降低問題計算復雜度；其... （共14頁）