【摘 要】
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提出了一种基于健康度的多目标粒子群算法(HMOPSO):将粒子健康度引入到多目标粒子群算法中,通过动态监测粒子健康度对健康度较低的粒子进行变异操作,在保证健康粒子继续向Par
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673006)
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提出了一种基于健康度的多目标粒子群算法(HMOPSO):将粒子健康度引入到多目标粒子群算法中,通过动态监测粒子健康度对健康度较低的粒子进行变异操作,在保证健康粒子继续向Pareto前沿靠近的同时,有效避免了粒子早熟,提高了种群的多样性;采用外部归档集来存储非支配解,从外部归档集中随机选择一个优秀的粒子作为全局最优粒子,以有效地提升算法的收敛性;采用动态拥挤距离来维护外部归档集,避免外部归档集中的粒子过于稀疏,提高Pareto解集的多样性与均匀性。通过3个不同维数的经典多目标测试函数对其进行测试,并与多目标
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