MOEA（多目標進化算法）是一種用於解決多目標最佳化問題的算法。它的基本思想是將多目標最佳化問題轉化為一個多目標決策問題，通過不斷地對候選解進行進化操作，生成一組具有多個目標函式的最優解集合。MOEA是一類包含多個算法的範疇，其中一些常見的算法有NSGA-II、SPEA2、SMS-EMOA、MOPSO和MOEA/D。
MOEA的工作原理通常使用一種稱為「帕累托最佳化」的方法。在帕累托最佳化中，一個解決方案被認為是另一個解決方案的優越，如果它在一個或多個目標上更好，而在其他目標上至少不差。這樣，我們就可以找到一個解決方案集，其中沒有一個解決方案是其他解決方案的絕對優越。這個解決方案集被稱為「帕累托前沿」。
在MOEA中，目標函式是將多個子目標最佳化函式統一轉換成最大化或者最小化，將多個子目標統一為總目標函式最優解。個體之間的支配關係包括強支配與弱支配，支配與非支配關係。目標空間中的支配關係可以通過進化策略來構造，如非支配解集的構造方式和調整非支配集的方式等。
以上是MOEA算法的基本介紹，希望對你有所幫助。