【摘 要】
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多目标粒子群优化过程中,收敛速度和粒子的多样性之间往往不能兼顾,且常易于陷入局部最优。为了更好地解决此问题,该文结合Pareto支配的思想,提出了一种改进的多目标粒子群优
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多目标粒子群优化过程中,收敛速度和粒子的多样性之间往往不能兼顾,且常易于陷入局部最优。为了更好地解决此问题,该文结合Pareto支配的思想,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。此方法使用带有规模限制的外部档案,并采用在线归档技术,改进了粒子群和外部档案的更新方式。当外部档案达到最大规模时,剔除密集距离最小的非劣解;在全局极值的确定中,除考虑概率外,选取稀疏距离最大的非劣解作为当前代的全局极值;另外采取多次迭代的方法更新种群。对几个典型函数的仿真结果表明,算法在寻优效率和Pareto前沿的性能指标方面达到
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