【摘 要】
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为提高求解多目标优化问题的精确性和解集分布的均匀性，提出了一种基于直觉模糊支配的混合粒子群算法。通过引入种群全局目标值标量参数、直觉模糊隶属度和排序方法，定义一种新
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为提高求解多目标优化问题的精确性和解集分布的均匀性，提出了一种基于直觉模糊支配的混合粒子群算法。通过引入种群全局目标值标量参数、直觉模糊隶属度和排序方法，定义一种新的最优解支配关系；采用基于模拟退火的Meta-Lamarckian局部学习策略，结合粒子群算法，以避免算法陷入局部最优和早熟；此外，定义种群同构因子来衡量种群多样性，以自适应调节惯性权重和加速因子；提出一种递减扰动策略对粒子飞行速度进行扰动；最后，与多种经典多目标优化算法进行仿真测试比较，结果表明该算法在求解精度、解集分布均匀性上具有明显优势。
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