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文檔簡介
1、多目標優(yōu)化問題的研究具有廣泛的應(yīng)用價值，粒子群算法是求解多目標優(yōu)化問題的有效手段。目前的多目標粒子群優(yōu)化算法主要針對算法的收斂性和分布性進行研究，現(xiàn)有的一些算法在求解多目標優(yōu)化問題時，Pareto支配定義的兩個解之間可能無法比較，尤其是對于高維復(fù)雜的問題，對于解的評估難度加大，使得整個算法的收斂速度和精度降低。針對以上問題，本文研究了一種采用多種群協(xié)同的多目標粒子群優(yōu)化算法。主要研究內(nèi)容如下：
?。?）算法采用多個種群來解決多目
2、標優(yōu)化問題，每個種群優(yōu)化一個目標，同時引入外部檔案機制來存儲非劣解，并且相應(yīng)的改變了粒子的速度更新公式，粒子的飛行不僅受自身種群粒子的影響同時還要受外部檔案中非劣解的影響，該機制使得每個目標都能找到自己的優(yōu)化解而又協(xié)調(diào)了各個解之間的沖突。
?。?）在選取外部檔案中的值引導(dǎo)所有種群飛行時，采用了每個目標的最優(yōu)粒子的均值進行引導(dǎo)，使得所有的粒子都能夠朝著Pareto前沿進行飛行。
?。?）為了避免算法早熟現(xiàn)象，在外部檔案中引
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