【摘 要】
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边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响,在考虑不同操作方法特征的基础上,提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobj ective particle swarm o
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,江西省电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51137003,61233008）,国家科技支撑计划项目（2013BAA01801）
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边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响,在考虑不同操作方法特征的基础上,提出了改进的自适应多目标粒子群（multiobj ective particle swarm optimization,MOPSO）算法。当算法陷入局部最优时,启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时,轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时,轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作。标准测试函数以及柔性交流输电系统（flexible AC transmission
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