【摘 要】
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大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江工业大学现代教育技术研究所,浙江工业大学智能信息处理研究所
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大规模全局优化问题是目前多目标进化算法领域的研究热点和难点.随着优化问题决策变量增多,计算复杂度剧增.针对上述问题,本文给出周期性分解策略,将合作协同融合到多目标粒子群算法中,给出了周期性变量分解的多目标粒子群优化算法（PDMOPSO）.将该算法在标准测试函数ZDT1、ZDT3、ZDT6以及DTLZ1、DTLZ2变量扩展后进行仿真实验,并用ε指标和超体积指标对算法性能进行对比分析.实验结果表明,该算法在解决大规模变量的多目标函数中,变量维度越高,比经典多目标优化算法具有更好的多样性与收敛性,同时计算复杂度
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