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理解MOEA/D算法的关键在于其通过聚合函数将多目标优化问题转化为单目标优化问题。首先，在目标空间均匀分布权重，权重的数量与种群规模相同。以N表示种群规模，则权重的数量为N。每组权重向量将多目标优化问题转化为一个单目标优化问题，共有N组权重向量，即N个单目标优化问题。

接下来，我们探讨分解思想。切比雪夫方法是常用的选择之一。以一组权重向量w为例，将多目标函数分解为单目标优化问题。其中，z为理想点，m为目标函数的数量，x为一组决策变量。通过计算w1*|f1(x)-z1|和w2|f2(x)-z2|，并取最大值，以确定离理想点最远的目标函数。最大值的取用体现了对非凸函数优化的考量。通过逐渐改变x，使离理想点更近，实际上是在求解函数g(x)=w1|f1(x)-z1|的最小值。一旦达到最小值，可以推断出另一个函数的最小值也已实现。对于每组权重向量，都是采用这一方法获得相应的解。

生成新解的策略基于相邻权重解的相似性。每个权重都有邻居，通常选择附近的四个点生成新解。新解生成后，依据一定策略替换邻域中的解。可以随机替换邻域中两个解，如果新解更优。通过这种迭代更新，种群逐渐收敛至近似的Pareto前沿。

综上所述，MOEA/D算法通过权重分布、目标分解和新解生成策略，有效解决了多目标优化问题。理解其工作原理的关键在于，如何通过权重分配和优化过程，达到多目标之间的平衡，最终实现对复杂优化问题的有效求解。