作者：高立群差分进化混合聚类智能优化自适应多群体决策
摘要：为了研究煤矿节能减排规划期内每年度间的动态多目标关联性，构建了基于自适应控制、差分进化算法与混合聚类算法的智能优化算法，应用自适应控制实时调整变异尺度因子、交叉概率常数的更新策略，得到差分进化算法的pareto解，进而应用混合聚类算法获取投资优化方案，为管理者投资决策提供有效依据。实验结果表明：在较少的迭代步数内，煤炭生产总量、能源消耗量、污染物排放量可以根据目标要求获得协调发展，且提供的投资决策依据切实有效。
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