【摘 要】
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借鉴内分泌系统的监督控制机制,提出了一种基于内分泌思想的多目标粒子群优化算法。根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对
【机 构】
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淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
【基金项目】
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安徽省高等学校省级优秀青年人才基金项目（No.2009SQRZ088ZD No.2010SQRL081）, 安徽省教育厅自然科学基金（No.KJ2008A114）
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借鉴内分泌系统的监督控制机制,提出了一种基于内分泌思想的多目标粒子群优化算法。根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最临近一类群体的监督控制,在粒子位置的更新过程中,引入当前粒子的类全局最优位置,使粒子位置的更新不仅受粒子运动到当前的最好位置和当前代粒子的最好位置影响,而且受其所属类中最好位置粒子的影响,实现粒子全局信息和局部信息的结合。设计了新的粒子群更新方案,为验证方法的有效性,对几个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,通过与MOPSO、NSGA-II两
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