基于综合学习策略的多目标分解粒子群算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chentong85952000

【摘要】

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本文提出了一种基于综合学习策略的多目标分解粒子群算法(D-CLMOPSO),该算法采用综合学习策略对多目标问题进行求解,从而避免早熟收敛;通过分解方法更新主导粒子以增强解的分

【作者】

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陈跃刚许奕

【机构】

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上海大学悉尼工商学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2018年10期

【关键词】

：

多目标全面学习粒子群优化多目标优化分解

【基金项目】

：

教育部人文社科规划项目（12YJA790013）

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本文提出了一种基于综合学习策略的多目标分解粒子群算法(D-CLMOPSO),该算法采用综合学习策略对多目标问题进行求解,从而避免早熟收敛;通过分解方法更新主导粒子以增强解的分布;采用存档机制以存储优化过程中的非支配解,并采用多项式变异来避免陷入局部最优.最后将所提出的方法与三种多目标进化算法进行比较,结果表明所提算法在大多数测试问题上具有良好的性能.

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