摘要: 约束多目标进化算法(constrained multi-objective evolutionary algorithms，CMOEAs)能够同时处理多个相互冲突的目标函数和约束条件，引导种群逼向可行域的最优解，受到了研究者的广泛重视。首先介绍了约束多目标优化问题(constrained multi-objective optimization problems，CMOPs)的相关定义和多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithms，MOEAs)的三种分类；其次，系统地分析了当前CMOEAs中约束处理机制，凝练出当前主要的四种约束处理方法；然后，从基于支配、基于指标、基于分解三个方面对CMOEAs的研究进展进行了详细综述；最后，指明了CMOEAs存在的挑战和未来研究方向。
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