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分布性保持是多目标进化算法主要目标之一．然而通常维护方法的性能与运行时间存在矛盾．提出一种基于最小生成树的分布性维护方法．利用最小生成树中的度数和边长对个体密度进行估计，使低度数的边界个体和长边长的低密度个体得到了保留．另外，一次性选择个体进入下代种群，避免了每移出一个个体就需要对个体密度进行调整的操作．通过5个测试问题和4个方面的测试标准，与3个著名的算法进行比较实验，结果表明该方法在以较快速度对种群进行维护的同时，拥有良好的分布性．