【摘 要】
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针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥
【机 构】
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桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,北京邮电大学自动化学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
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针对求解多目标优化问题,提出一种改进的多目标布谷鸟搜索算法(IMOCS).相比于标准多目标布谷鸟搜索算法(MOCS),IMOCS在莱维飞行中使用动态自适应的步长控制量,并基于层级和拥挤度距离选择下一次莱维飞行的种群.为了验证算法的有效性,通过在测试实例(SCH,ZDT系列,LZ)计算所求Pareto前沿与真实Pareto前沿的广义距离和所求Pareto前沿的多样性来测试IMOCS的性能.结果表明,与MOCS,NSPSO,NSGA-II比较,IMOCS所求的广义距离更小,即由IMOCS所求Pareto前沿更加接近于真实Pareto前沿,同时IMOCS的Pareto前沿分布更加广泛和均匀,即多样性更好.
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