【摘 要】
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为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学院,
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为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特点进行改进.然后,将种群分为两个不同分工的子群,一个子群保持较好的多样性,在搜索空间进行全局搜索;另一个子群保持较好的收敛性,在Pareto前沿附近进行局部搜索.最后,根据多样性度量指标调整两个子群的搜索行为,以达到兼顾多样性和收敛性的目的.在标准测试问题上的仿真结果表明了所提算法的有效性.
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