【摘 要】
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针对复杂的多目标问题,文中提出了一种基于多种群动态协同的多目标粒子群算法。该算法设置多个种群同时进行独立搜索,从而有效提高算法的搜索能力。此外,为进一步保证种群多
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403249)~~
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针对复杂的多目标问题,文中提出了一种基于多种群动态协同的多目标粒子群算法。该算法设置多个种群同时进行独立搜索,从而有效提高算法的搜索能力。此外,为进一步保证种群多样性,该算法利用动态聚类策略将种群划分为两个子群,并改变子种群的更新方式。通过动态学习样本和差分变异,进一步避免算法陷入局部最优。经过对一系列标准测试函数进行仿真,验证了该算法在多目标问题上的有效性。将该算法与5种现存算法进行比较,结果显示该算法的多样性和收敛性均具有明显的优势。
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