【摘 要】
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提出了一种新的用于求解多目标问题的粒子群算法,该算法采用一种新的全局极值和个体极值选取策略,提升了种群逼近Pareto最优前沿的稳定性和精度,同时为了提升种群跳出局部最
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
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提出了一种新的用于求解多目标问题的粒子群算法,该算法采用一种新的全局极值和个体极值选取策略,提升了种群逼近Pareto最优前沿的稳定性和精度,同时为了提升种群跳出局部最优的能力,提出两步变异操作.此外还采用了外部存档存储每一代产生的非支配解,并且使用动态更新的拥挤距离来维持外部存档的规模.然后,通过典型的ZDT系列测试函数对该算法进行评估,并与MOEA/D、NNIA和NSGA-Ⅱ 3种多目标优化算法进行比较.实验结果显示,新算法相较于其他算法具有较好的分布性与收敛性.最后将其应用于PX氧化反应操作优化中,
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