【摘 要】
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为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿，保持解集的均匀性，提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法。着重利用保存在外部档案的最新非劣解，对这些非劣解进
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
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为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿，保持解集的均匀性，提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法。着重利用保存在外部档案的最新非劣解，对这些非劣解进行交叉操作以增加种群的多样性，促进档案中个体信息的交流；提出一种高效的欧氏拥挤距离策略，并将其应用于对外部档案的维护；修改粒子群算法模型使之更适用于动态多目标优化。实验结果表明，该算法能适应动态环境，快速跟踪动态Pareto面，解集均匀性良好。
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