【摘 要】
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为提高优化算法的优化效率，解决早熟收敛的问题，本文提出一种基于三支决策的多目标优化自然计算策略。利用分段Tent混沌初始化种群，生成均匀分布的初始化种群；引入三支决策思想，根据适应度值大小将种群分为正域、负域以及边界域，分别对三域中的最优个体执行不同的变异行为；结合个体在目标空间中的欧氏距离，充分发掘可能为最优解的潜在价值。将该策略分别应用到粒子群算法及灰狼算法中，并与这两个经典算法进行对比，实验
【基金项目】
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国家自然科学基金（31971015）； 黑龙江省自然科学基金（LH2021F037）；
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为提高优化算法的优化效率，解决早熟收敛的问题，本文提出一种基于三支决策的多目标优化自然计算策略。利用分段Tent混沌初始化种群，生成均匀分布的初始化种群；引入三支决策思想，根据适应度值大小将种群分为正域、负域以及边界域，分别对三域中的最优个体执行不同的变异行为；结合个体在目标空间中的欧氏距离，充分发掘可能为最优解的潜在价值。将该策略分别应用到粒子群算法及灰狼算法中，并与这两个经典算法进行对比，实验结果表明：该策略具有更好的求解精度和更快的收敛速度，具有较高的寻优性能以及一定的普适性。
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