摘要
多目标演化优化算法作为解决多目标优化问题的重要手段，近年来受到学者们的广泛关注。
然而，传统的多目标演化优化算法在处理复杂问题时存在收敛速度慢、解集分布性差等问题。
为克服这些问题，自适应多目标演化优化算法应运而生。
自适应机制的引入，使得算法能够根据优化过程中的动态信息，自适应地调整算法的参数、算子或结构，从而提高算法的性能。
本文首先介绍了多目标演化优化问题的基本概念和研究现状，然后重点阐述了自适应多目标演化优化算法的主要研究方法，包括参数自适应、算子自适应和结构自适应，并对每种方法的优缺点进行了分析。
最后，对自适应多目标演化优化算法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：多目标优化；演化算法；自适应；参数自适应；算子自适应；结构自适应
1.1多目标优化问题
多目标优化问题是指需要同时优化多个目标函数的问题，这些目标函数之间通常是相互冲突的，也就是说，一个目标函数的改善往往会导致另一个或多个目标函数的恶化。
这类问题在现实世界中广泛存在，例如工程设计、资源分配、路径规划等。
1.2演化算法
演化算法是一种模拟生物进化过程的启发式搜索算法，其基本思想是将问题的解表示为种群中的个体，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，不断进化种群，最终得到问题的最优解或近似最优解。
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