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基于动态Pareto解集的微粒群优化算法及其在多目标规划中的应用

作者:毕荣山; 杨霞; 谭心舜; 项曙光pareto解微粒群优化算法多目标规划

摘要:在传统的微粒群优化算法的基础上,提出了一种基于动态Pareto解集的求解多目标规划问题的方法。Pareto解集在每次迭代过程中进行动态更新和信息共享,在加入新产生的Pareto近似最优解同时去除解集中已经不是Pareto解的数据,每个个体随机地与Pareto解集中的结果进行信息交换,从而保证在快速找到Pareto解的同时保持多样性。并通过三个标准的测试函数证明了算法的有效性。

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计算机工程与应用

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