【摘 要】
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为将果蝇优化算法(FOA)广泛应用于多目标优化问题,文章提出一种双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法(AMOFOA)。该算法根据解的类型划分为可行父群与不可行父群,可行父群
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71371091),辽宁省教育厅社会科学基金资助项目(L14BTJ004),辽宁省社会科学规划基金资助项目(L18BGL020)
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为将果蝇优化算法(FOA)广泛应用于多目标优化问题,文章提出一种双父群下动态多子群的多目标果蝇优化算法(AMOFOA)。该算法根据解的类型划分为可行父群与不可行父群,可行父群实现Pareto解集的搜索,不可行父群实现不可行个体向可行个体的转化。针对可行父群引入搜索状态度量指标策略,根据搜索状态选择搜索操作,防止算法陷入局部最优。引入混合排序策略、领导个体选择策略,保证算法多样性,引入步长自适应更新策略动态产生子群,保证算法收敛性。同时引入存档精英策略、选择策略,实现所求Pareto解集的收敛性,引入全局外
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