【摘 要】
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针对传统多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题上的不足,提出一种基于决策偏好的交互式多目标粒子群算法。该算法考虑决策者的正偏好和负偏好对粒子的引导作用,首先计算
【机 构】
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浙江工业大学智能信息处理研究所,浙江工业大学现代教育技术研究所
【基金项目】
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浙江省重大科技专项资助项目(2009C11026);浙江省自然科学基金资助项目(R2080100);浙江省新苗人才计划资助项目(2008R40G2020009)~~
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针对传统多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题上的不足,提出一种基于决策偏好的交互式多目标粒子群算法。该算法考虑决策者的正偏好和负偏好对粒子的引导作用,首先计算外部种群粒子与双极偏好点的相对贴近度,并进行排序;根据排序结果进行外部种群管理和全局最优解更新;使用δ-邻域值控制Pareto解集的分布性。在随机多目标库存控制应用中,证明了该算法对复杂应用问题求解的有效性,性能对比结果表明,该算法的收敛性、多样性和运算时间优于基于参照点的第二代非支配解排序遗传算法。
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