【摘 要】
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为进一步提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出一种多策略融合改进的多目标粒子群优化算法.首先,引入分解思想以增加Pareto解集的多样性;然后,在速度和位置更新时,引入
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心;
【基金项目】
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河北省高等学校创新团队领军人才培育计划项目(LJRC013);国家冷轧板带及装备工程研究中心开放课题项目(2012006);河北省自然科学基金面上项目(F2016203249);河北省博士研究生创新资助项目(CXZZBS2017049)
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为进一步提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,提出一种多策略融合改进的多目标粒子群优化算法.首先,引入分解思想以增加Pareto解集的多样性;然后,在速度和位置更新时,引入"多点"变异,即随着迭代次数的递增,根据相应判据对位置的更新作出不同的变异,避免算法早熟现象的发生;最后,将更新后种群和最优解集进行非支配排序,最优解放入精英外部存档.仿真实验结果表明,与另外4种进化算法对比,所提出算法表现出良好的整体性能.
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