【摘 要】
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针对卫星结构的多目标动力学优化问题,在其优化过程中建立了一种多目标粒子群优化（MOPSO）算法.该算法采用惯性权重递减策略,对违反约束的粒子给予不同惩罚,并在算法后期引入变
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海卫星工程研究所
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针对卫星结构的多目标动力学优化问题,在其优化过程中建立了一种多目标粒子群优化（MOPSO）算法.该算法采用惯性权重递减策略,对违反约束的粒子给予不同惩罚,并在算法后期引入变异算子,增强种群的多样性,使算法更好地进行全局寻优.结合支持向量机近似模型,将MOPSO方法用于卫星结构动力学优化,并与多目标遗传算法（NSGA-II）的结果进行了对比.数值结果表明,MOPSO可以有效地搜寻优化问题的Pareto前沿,具有良好的分散度和均匀性.
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