针对动态多目标优化问题, 提出一种基于Pareto 解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA), 设 计了基于超块的Pareto 解集关联方法. 该方法能够动态维护若干描述Pareto 解变化规律的时间序列, 通过对新环境 下的Pareto 解集进行预测来生成初始种群. 将LP-DMOEA 应用于非劣分类遗传算法(NSGA2), 并对3 类标准测试函 数进行了实验, 所得结果表明该方法能够有效求解动态优化问题.