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摘要
在约束优化问题中，多目标方法是一种约束处理技术，但这种方法易产生高额计算成本以及难以兼顾多样性和收敛性等问题.融合多种差分进化算法的变异策略，提出了一种多变异策略融合的差分多目标进化算法，用于约束优化问题求解.该算法引入改进的贪婪变异搜索策略，构建自适应变异因子控制变异算子的贪婪性和扰动性；基于切比雪夫距离进行变异策略的切换.该方法可提高算法收敛速度和求解质量，最终达到降低计算成本和兼顾多样性和收敛性的目的.与多种优秀算法相比，改进算法整体上具有更好的收敛速度、收敛精度以及处理不同复杂程度问题的能力.
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