随着多目标优化问题的不断发展，许多有效的多目标优化算法被提出。其中，基于分解的多目标进化算法(Decomposition-based Evolutionary Algorithm, DE)是一种用于多目标优化的基本框架，它将多目标问题分解为多个单目标子问题，以便更好地求解多目标优化问题。 进化标记 基于分解的多目标进化算法(DE)通过将多目标优化问题分解为多个单目标子问题来解决多目标优化问题。DE算法通常分为两个基本步骤：子问题表示和子问题求解。
在子问题表示阶段，DE算法将多目标优化问题转换为一组单目标子问题，并将它们表示为一个双层目标函数，即每个子问题的目标函数为母问题的目标函数的一个约束。
在子问题求解阶段，DE算法使用一种单目标进化算法对每个子问题进行求解，从而生成一组种。接着，DE算法结合优化函数合并多个子问题的种，从而获得整个多目标优化问题的最优解。
因此，基于分解的多目标进化算法(DE)是一种有效的多目标优化算法，它将多目标优化问题分解为多个单目标子问题，以便更好地求解多目标优化问题。DE算法的运行效率取决于它的单目标进化算法，并且它的求解精度也受到子问题表示技术和优化函数的影响。此外，
DE算法还可以适应不同的多目标优化问题。因此，DE算法可以成为解决多目标优化问题的有效方法。
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