【摘 要】
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将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法(HMOPSO)。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以
【机 构】
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南昌大学数学系,华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金No.10472034,No.10590351~~
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将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法(HMOPSO)。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化。数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。
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