MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition），即基於分解的多目標進化算法，是一種高效、有效的多目標最佳化算法。它通過將多目標問題轉化為一系列單目標子問題來求解，首先將多目標問題分解為一組互相獨立的單目標子問題，然後通過同時求解這些單目標子問題，尋找一組近似最優解的集合，這個集合代表了原始多目標問題的解空間。
在每一代演化中，MOEA/D算法通過維護一個外部存檔集合來保存近似最優解。該集合既包含已經找到的最優解，又保持著一定的多樣性。為了保持多樣性，MOEA/D通過使用一種鄰域選擇策略來選擇待添加到存檔集合中的解。
這個算法的精髓在於通過聚合函式把多目標最佳化問題轉化為單目標最佳化。聚合函式最常用的方法是權重求和法，假設待最佳化的多目標問題有M個總目標，該函式通過一個非負的權重向量加權到每個目標上將MOP轉換為單目標子向量。
MOEA/D算法的主要優點包括其較低的計算複雜度和對多樣性的有效維護。它通過將多目標問題分解為多個單目標子問題，並利用鄰域選擇策略來保持解的多樣性，從而能夠在搜尋過程中發現接近Pareto最優的解集。此外，MOEA/D算法還具有較好的擴展性和適應性，能夠處理具有不同特性的多目標最佳化問題。