【摘 要】
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布谷鸟算法是近年来新提出的一种基于概率的进化算法,它在求解单目标的多峰、非连续、非线性等多种复杂问题时展现出了优良的特性,尤其是它基于莱维分布的随机游走,使搜索的
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布谷鸟算法是近年来新提出的一种基于概率的进化算法,它在求解单目标的多峰、非连续、非线性等多种复杂问题时展现出了优良的特性,尤其是它基于莱维分布的随机游走,使搜索的效率大大提高.结合单目标布谷鸟搜索的莱维飞行策略与非占优排序和拥挤距离策略,并应用本文提出的精英学习策略和帕累托策略,提出了求解多目标优化问题的两种改进算法.并将算法与经典的多目标布谷鸟算法MOCS、DEMO算法和NSGA-Ⅱ算法进行比较,实验结果表明:本文提出的改进多目标布谷鸟搜索算法,具有收敛速度快,解的分布性好的特点,是一种很有潜力的多目标进化算法.
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