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（1）研究背景意义

RM-MEDA（Regularity Model-Based Miulti-Objective Estimation of Distribution Algorithm）

（2）多目标中的相关概念

Pareto最优解：

在求解多目标函数最大化问题的时候：

就是在决策空间（x的取值范围）中存在A，B使得f(A)>=f(B) 并且存在等号不成立的情况（不然可能就是一个点了）则此时的A点就被成为Pareto最优解。

PS ： Pareto Set 最优解定义下的x组成的集合 PF：Pareto Function PS对应的目标空间的解集

i.e: 说明决策空间-------目标空间

（3）个体支配i关系

自己的理解：现实的问题中存在的那种，多个目标，多种策略方案，各种不同的方案，都至少在一个目标函数上达到现阶段的最优的个体，则称它为支配

（4）算法基础：

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