【摘 要】
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多目标优化问题（MOP）存在范围广且人工求解难度大,通过差分进化算法（DE）解决MOP问题具有重要意义.由于常用DE算法性能有限、收敛速度、计算精度和优化能力相互制约,通过改善变异
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,河北工业大学计算机与软件学院,河北工业大学电气工程学院
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多目标优化问题（MOP）存在范围广且人工求解难度大,通过差分进化算法（DE）解决MOP问题具有重要意义.由于常用DE算法性能有限、收敛速度、计算精度和优化能力相互制约,通过改善变异因子、进化机制以及与粒子群算法融合等措施,研究一类基于粒子群优化和DE的混合算法（PSODE）,经典优化函数的仿真实验和对比分析,结果表明在高维复杂寻优问题中可以求得高精度解.在实际数字滤波器优化设计中,表明其改进算法在计算精度和运行速度上均能取得满意的应用效果.
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