作者：王万良; 李伟琨; 王宇乐; 王铮正余弦算法多目标优化工业问题反向学习
摘要：随着技术的不断发展,设备的不断更新,现实中的优化问题逐渐从简单的单目标问题向复杂的多目标问题转换,这就需要算法可以高效地搜索空间从而获得最佳的解决方案.鉴于此,提出一种改进的多目标正余弦优化算法.该算法继承了原有单目标算法的优良性能,此外,结合反向学习机制提出了一种全新的初始化方法来代替原有的随机初始化方法.并通过引入网格坐标,提出一种基于密度筛选的新机制来有效的搜索空间,从而使算法获得更为精确的解决方案.最后,该算法通过与其他五种流行多目标算法在一系列基准测试函数上进行对比实验来验证其良好性能,此外,该算法还与4个流行算法在实际的工业优化设计问题上进了验证与分析,结果表明该算法不论是在测试函数上还是在处理该实际问题上都具有良好的性能与潜力.
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