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【摘 要】
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本文提出了一种少控制参数的约束多目标微粒群优化算法.该算法利用关于微粒全局和个体最优点的高斯分布来更新微粒的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用非可行
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州空军学院
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2011年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（No.61005089）, 江苏省自然科学基金资助（No.BK2008125）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题（No.20100095120016）
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