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摘要
文章在对现有贝叶斯优化算法进行系统而深入的理论研究和性能分析的基础上，拓展其多目标优化能力，构建基于贝叶斯网络的多目标算法框架，并围绕多目标优化算法收敛到多目标问题的全局帕累托（Pareto）前沿的Pareto最优解集和保持解的多样性这两个主要设计目标，研究高效、鲁棒的基于贝叶斯网络的多目标进化算法。
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文章在对现有贝叶斯优化算法进行系统而深入的理论研究和性能分析的基础上，拓展其多目标优化能力，构建基于贝叶斯网络的多目标算法框架，并围绕多目标优化算法收敛到多目标问题的全局帕累托（Pareto）前沿的Pareto最优解集和保持解的多样性这两个主要设计目标，研究高效、鲁棒的基于贝叶斯网络的多目标进化算法。
