（自适应惩罚功能方法）
3.人口2可以从可行的方面归档可行的解决方案并接近PF。因此，这两组的互补性和协作性质已导致对搜索空间的详细探索。
[1] K. Deb，多目标优化使用进化算法。英国奇切斯特：威利，2001年。
。，Syst。，卷。50，第11号，pp。4732–4745，2020年11月。
[3] R. Tanabe和A. Oyama，“有关受约束多目标优化基准私有的注释”，载于Proc。IEEE Conigr。Evol。计算。（CEC），2017年，pp。1127–1134。
pp。1245–1287，2002。
然后，然后
[6] K. Deb，A。Pratap，S。Agarwal和T. Meyarivan，“一种快速而精英的多主体遗传算法：NSGA-II，” IEEE Trans。计算，卷。6，第2号，pp。182-197，4月。2002。
[7] M. A. Jan和R. A. Khanum，“对Moea/D框架中两种无罚款参数处理技术的研究”，Appl。软计算。13，不。1. 128-14，pp。然后，然后
然后，然后
[9] J. Wang，G。Liang和J. Zhang，“约束多目标优化的库植物差异进化框架”，IEEE Trans。塞伯恩。49，不。6，pp。然后，然后
[10] K. Li，R。Chen，G。Fu和X. y Ao，“约束多目标优化的两层进化算法”，IEEE Trans。Evol。计算，卷。23，不。2，pp .. 303–315，4月。2019。
[11）
不。3，pp。408–425，2017年6月。
28，不。1，pp。1998年1月26日至37日。
[14] Y. G. Woldesenbet，G。G。Y EN和B. G. Tessema，“在多主体进化优化中的约束处理”，IEEE Trans。Evol。计算，卷。13，pp。514-514-514-514-514-514-5.2009。
[15] T. Takahama和S. Sakai，“在Proc。IEEE恭喜。Evol。（CEC），2010年，第8页
然后，然后
（CEC），2010年，pp。1–8。
[18] E. Mezura-Montes和C. A. Coello Coello，“在自然风格的数值优化中的约束处理：过去，现在和未来”，Swarm Evol。计算，卷。1.4，pp。，2011年。
算法，“英语，Optim。，第49卷，第10期，第1645–1664页，2017年。
[20] Z. Ma，Y。Wang和W。歌曲，“新的健身函数，具有两个排名，用于进化约束多目标优化，IEEE Trans。Syst。，Cybern。，Syst..28，2020，doi：10.1109/tsmc.2019.2943973。
[21] Z. Fan等人，“推动和拉动搜索解决受约束的多目标优化私有”，Swarm Evol。计算，卷。44，pp。665–679，2019年2月9. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019. 2019。
[22] Q。张和h。Li，“ MoeA/D：基于分解的多物镜进化算法”，IEEE Trans。Evol。计算，没有。6，pp。712–731，2007 2007，然后，然后
2019年10月。
[24] X. Li和X. y ao，“合作地协调粒子群以进行大规模优化，” IEEE Trans。Evol。计算，卷。16，不。210–224，4月。2012。
十二月2018。
[26] H.-L。刘，f。gu和q。Zhang，“多目标选项的分解为许多简单的多问题，” IEEE Trans。Evol。Evol。Evol。Evol。Evol。Evol。Evol。，第450–455页，6月。2014。
[27] K. Li，K。Deb，Q. Zhang和S. Kwong，“基于优势和分解的进化许多目标优化算法”，Ieeeeeeeeeeeet。Evol。计算，卷。19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、19、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、9、99,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9，9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9，.. 694–716，10月。2015。
然后，然后
[29] S. Kukkonen和K. Deb，“在Proc。int。conf。problll.pp。553–562。
[30] K. Deb和R. B. Agrawal，“模拟连续搜索空间的二进制交叉”，复杂系统，第1卷。9，不。2，pp。115–148。
[31] K. Deb和M. Goyal，“工程设计的遗传自适应搜索（染色）”，Comp。科学。信息，第1卷。26，不。4，pp。30–45。1996. 1996。
[32] K. Deb，A。Pratap和T. Meyarivan，“在Proc。int。Evol。多标准Optin.- 298。
。18，不。4，第602–622页，8月。2014。
[34）Intell。杂志，卷。12，不。4，第73-87页，11月。2017。
[35] P. A. Bosman和d。Thierens，“多主体进化算法的接近度和多样性之间的平衡”，IEEE Trans。Evol。计算。7，NOL。2，pp。2.2003。
[36] M. Hollander，D。A。Wolfe和E. Chicken，非参数统计，第1卷。751.美国新泽西州霍博肯：John Wiley＆Sons，2013年。[37]L。Jiao，J。Lu，R。Shangg
[38] D. A. V Eldhuizen和G. B. Lamont，“关于测量多主体进化算法性能”，Proc。IEEE恭喜。计算。（CEC），第1卷。1，pp。2000. 2000。
[39] K. Deb和S. Jain，“进化多目标优化的运行性能指标”，印度研究所。技术。印度坎普尔，2002004，2002
原始：https：//juejin.cn/post/7095023034305609735