【摘 要】
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为了解决多目标优化求解的问题，提出一种基于旋转基技术的多目标粒子群优化算法(rtMOPSO)。首先，改进了旋转基可视化技术并将Pareto前沿映射到改进的旋转基扇形平面上，采用差熵
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目(2013020036)
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为了解决多目标优化求解的问题，提出一种基于旋转基技术的多目标粒子群优化算法(rtMOPSO)。首先，改进了旋转基可视化技术并将Pareto前沿映射到改进的旋转基扇形平面上，采用差熵指标监测种群进化状态；其次，为平衡归档集的收敛性和多样性，提出了角度支配和角度支配力度两种新的概念并设计归档集新的排序方法；最后，在融合了旋转基角度和距离的概念的基础上，提出了一种改进的全局引导粒子的选择策略。改进算法采用两个类别的测试函数，与5种多目标优化算法进行了对比实验。实验结果表明，改进算法在收敛性和多样性方面优势明显。
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