【摘 要】
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为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足,提出了一种局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法（H-MOP-SO）。该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重,强化全局搜索能力;继而建立
【机 构】
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浙江工业大学经贸管理学院,浙江工业大学智能信息处理研究所,浙江工业大学现代教育技术研究所,浙江工业大学信息工程学院
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为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足,提出了一种局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法（H-MOP-SO）。该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重,强化全局搜索能力;继而建立混合算法模型,并利用侧步爬山搜索算法对粒子群作周期性优化,使远离前沿的粒子朝下降方向搜索,而靠近前沿的粒子朝非支配方向搜索,加快粒子群的收敛并改善解集多样性。对标准测试函数的求解表明,该算法比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性和收敛性。供应商优选问题的求解进一步验证了H-MOPSO的有效性。
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