【摘 要】
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为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法（DCD-MOPSO）。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,太原科技大学机电工程学院
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为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法（DCD-MOPSO）。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀。
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