【摘 要】
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为了获取偏好区域的Pareto解集,将参考点引导方式和区域引导方式结合在一起,提出了一种基于混合引导的偏好多目标粒子群算法(HG-MOPSO)。该算法将参考点作为参考区域的中心,
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(2013020036)
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为了获取偏好区域的Pareto解集,将参考点引导方式和区域引导方式结合在一起,提出了一种基于混合引导的偏好多目标粒子群算法(HG-MOPSO)。该算法将参考点作为参考区域的中心,在移动参考点的过程中,动态调整参考区域的大小,增加了选择压力,控制了偏好的范围。另外,改进算法引入球扇占优的概念,优化了全局最优粒子的选取,实现对多目标优化的非劣解有效搜索。仿真结果验证了该算法是有效的。
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