【摘 要】
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本文提出了一种多目标分解随机粒子群优化算法（MDSPSO）.该算法优化过程中,所有粒子按各自固定的权重向量,采用改进Tchebycheff分解方法,将求解多目标非支配解问题转化为求解多
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室
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本文提出了一种多目标分解随机粒子群优化算法（MDSPSO）.该算法优化过程中,所有粒子按各自固定的权重向量,采用改进Tchebycheff分解方法,将求解多目标非支配解问题转化为求解多个单目标最优解问题;而后每个粒子在以自身位置、个体历史最优参考位置及群体最优参考位置的几何中心为中心,以中心到自身位置为半径的区域内,随机生成一个新的起始位置,并参考当前的速度更新下一时刻的位置.通过对测试函数多次计算得到的数据进行统计分析,表明MDSPSO的收敛性和多样性均优于另外3种对比算法.最后针对直线电机磁路复杂、有
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