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为了提高多目标粒子群算法（MOPSO）在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进。首先采用基于Pareto支配概念的适应值比例方法选择gbest,其次利用动态拥挤距离更新外部精英集,并通过对精英种群执行遗传操作,最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制,加强粒子种群和精英种群的进化。典型测试函数的计算结果表明,该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善。