【摘 要】
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多目标粒子群算法(MOPSO)在优化函数时,尤其对于Pareto前沿是分段不连续的优化函数,存在收敛速度慢,种群多样性差的缺陷。针对此问题,将杂草克隆机制引入MOPSO,提出了一种新
【基金项目】
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航空科学基金(20090753008)资助
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多目标粒子群算法(MOPSO)在优化函数时,尤其对于Pareto前沿是分段不连续的优化函数,存在收敛速度慢,种群多样性差的缺陷。针对此问题,将杂草克隆机制引入MOPSO,提出了一种新的多目标粒子群算法,称之为IWMOPSO。该算法利用改进的档案维护策略和不可行解增强多样性和均匀性,通过标准测试函数验证,能够使所求得的Pareto最优解逼近整个Pareto真实前沿,收敛性和多样性明显优于MOPSO和NSGA-Ⅱ,具有较强的应用性。
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