【摘 要】
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为了解决多目标灰狼优化算法（MOGWO）易陷入局部最优,稳定性差等缺点,基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析,提出了两条改进策略：一是通过引入＂观察＂策略赋予灰狼个体自主探索的
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61601505）, 航空科学基金（No.20155196022）, 陕西省自然科学基金（No.2016JQ6050）
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为了解决多目标灰狼优化算法（MOGWO）易陷入局部最优,稳定性差等缺点,基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析,提出了两条改进策略：一是通过引入＂观察＂策略赋予灰狼个体自主探索的能力,以提高算法的优化效率和跳出局部最优的能力;二是改进控制参数调整策略,选用幂函数取代线性函数以提高算法的稳定性。然后对两条改进策略进行了可行性分析,提出了带观察策略的多目标灰狼算法并进行了算法复杂度分析。最后通过对6个不同特点测试函数的多次重复实验,结合GD与IGD两种通用评价指标,对原算法、改进后算法和多目标粒子群算法进行比
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