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研究了基于模糊偏好的多目标粒子群算法，算法将种群的最优解集进行Pareto排序，并动态更新Pareto解集，使其更快速的靠近Pareto前沿，对非劣解进行模糊评价，根据目标偏好的模糊信息，来确定折衷解的满意解。经典算例验证，该算法在计算时间及非劣解质量上，要优于多目标遗传算法。
基于模糊偏好的多目标粒子群算法的应用研究
【摘 要】
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研究了基于模糊偏好的多目标粒子群算法，算法将种群的最优解集进行Pareto排序，并动态更新Pareto解集，使其更快速的靠近Pareto前沿，对非劣解进行模糊评价，根据目标偏好的模糊信息，来
【机 构】
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五邑大学信息学院
【出 处】
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机电工程技术
【发表日期】
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2009年7期
【基金项目】
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广东省育苗工程基金（编号：LYM08098）
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