【摘 要】
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作为群智能算法,微粒群算法由于在获得最优解集之前需要大量的适应值评价,从而阻碍了其在复杂的多目标优化优化问题中的应用。为了解决该问题,本文将进化估值策略引入到多目
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作为群智能算法,微粒群算法由于在获得最优解集之前需要大量的适应值评价,从而阻碍了其在复杂的多目标优化优化问题中的应用。为了解决该问题,本文将进化估值策略引入到多目标微粒群算法中,用适应值估计代替适应值实际评价,以减少适应值实际计算次数,从而节省计算花费。实验结果表明引入进化估值策略的多目标微粒群算法可以大大减少适应值的评价次数,而相似度的评价控制机制可提高估值的准确性,从而在减少评价次数的同时提高算法的优化性能。
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