【摘 要】
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提出一种基于博弈论的多目标量子粒子群算法。算法中将每个目标函数看成是一个智能体,智能体控制种群往自己最有利的方向进行搜索,然后将它看成是参与博弈的一个参与人。采用
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关项目（No.092102110274）
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提出一种基于博弈论的多目标量子粒子群算法。算法中将每个目标函数看成是一个智能体,智能体控制种群往自己最有利的方向进行搜索,然后将它看成是参与博弈的一个参与人。采用存在一个博弈序列的重复博弈模型,在重复博弈中,并不是每次博弈都产生最大效益,而是要总的效益最大化。将算法用于求解多目标0/1背包问题。仿真实验结果表明,该算法能够找到接近Pareto最优前端的更好的解,同时维持解分布的均匀性。
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