【摘 要】
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针对双目标区间值规划问题,设计粒子群优化算法进行求解。该算法借助区间数相关理论和区间可能度对粒子的优劣进行比较;利用目标空间中候选解所对应的位置关系建立拥挤度模型
【基金项目】
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贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[KY]354)阶段性成果
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针对双目标区间值规划问题,设计粒子群优化算法进行求解。该算法借助区间数相关理论和区间可能度对粒子的优劣进行比较;利用目标空间中候选解所对应的位置关系建立拥挤度模型,去除种群进化中出现的相近个体;凭借粒子群外部种群存储非支配粒子,引导和加速整个粒子群的进化,从而使整个粒子群向Pareto最优解靠近。该算法进化种群规模小、参数少、结构简单,比较性实验显示,该算法在寻找最优解的速度、质量等方面均有一定的优势,能够有效解决双目标区间值规划问题。
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