【摘 要】
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为了提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出了一种基于最优网格距离的多目标粒子群算法（HMOPSO）。该算法是在多目标粒子群算法（MOPSO）的基础上,利用网格技术和Pareto占优排
【机 构】
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五邑大学数学与计算科学学院,贵州民族大学数据科学与信息工程学院,遵义师范学院数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71461027,71471158);贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2016]7028号);贵州省优秀青年科技人才培养对象专项资金(黔科合人字[2015]06)
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为了提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出了一种基于最优网格距离的多目标粒子群算法（HMOPSO）。该算法是在多目标粒子群算法（MOPSO）的基础上,利用网格技术和Pareto占优排序原理,提出了一种新的全局学习样本选取策略。实验结果表明,该算法能够有效的避免早熟收敛,相比MOPSO算法,HMOPSO表现出良好的整体性能,是对标准多目标粒子群的一种有效改进。
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