【摘 要】
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为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群
【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; 燕山大学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)
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为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群能够快速寻找真实Pareto最优解.引入外部档案冗余机制,利用其变异及对种群的干扰策略增强解的多样性,避免算法早熟现象的发生.仿真实验结果表明,与其他几种优化算法相比,所提出的算法表现出较好的收敛性和多样性.
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