【摘 要】
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为了解决多目标优化问题,文章提出了一种混合方法(HMOPSO)。它是基于混合变异和时变惯性的混沌粒子群优化。利用PSO的全局搜索能力,将混沌因子整合到基本PSO中,实现了高维搜
【机 构】
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重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆工商大学财政金融学院,西南交通大学经济与管理学院
【基金项目】
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重庆市教委科技项目(KJ1500618),重庆市教育科学规划重点项目(2015-GX-007),重庆工商大学博士项目(1701-670100190),重庆工商大学青年博士基金项目(670100713).
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为了解决多目标优化问题,文章提出了一种混合方法(HMOPSO)。它是基于混合变异和时变惯性的混沌粒子群优化。利用PSO的全局搜索能力,将混沌因子整合到基本PSO中,实现了高维搜索空间中的局部搜索。另外还采用时变惯性权重,通过迭代改变其值,提高了算法高效探索空间的能力。同时,在不同的搜索阶段应用混合变异,通过拥挤距离机制实现全局最佳选择,保持了非支配解的多样性,确保了快速收敛到Pareto最优前沿。与几种典型的多目标优化算法相比,HMOPSO表现得更有效。
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