【摘 要】
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为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法
【机 构】
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景德镇陶瓷大学信息工程学院,工业机器人应用福建省高校工程研究中心闽江学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662037,71763013);江西省杰出青年人才计划资助(20171bcb23069);江西省教育厅科技项目(GJJ170764);江西省青年科学基金项目(2016BAB212042);工业机器人应用福建省高校工程研究中心开放基金资助(MJUKF-IRA201808)
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为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配规则。该支配规则作用于全局最优粒子的选择过程,具有关联度最大的全局最优粒子将引领粒子群体向着真实Pareto前沿不断逼近。同时,将该支配规则应用于外部档案中非劣支配解的维护过程,可减少或避免最终解集多样性的损失,从而维护好外部档案中非劣解的分布过程。仿真实验表明
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