【摘 要】
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由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足。为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法。该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略。将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验。仿真实验结果表
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61105115）
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由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足。为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法。该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略。将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验。仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛
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根据不确定、非线性复杂生产过程的质量预测难点,提出一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法。首先利用K-均值聚类算法对过程进行工况划分,结合支持向量机回归原理建立各局部质量预测模型,再利用改进粒子群算法求解最优的各局部模型权重,使全局模型的输出与预期输出之间的误差达到最小,以得到其全局模型,进而实现生产过程的质量预测。该方法较好地解决了复杂生产过程的复杂不确定的问题,同时有良好的全局适应性。最后以
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