【摘 要】
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针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法,利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院,江南大学信息化建设与管理中心
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX16_0781,KYLX16_0782);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法,利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子gbest的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。
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