為解決多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對(duì)初值敏感性較差和局部搜索能力不強(qiáng)的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的混沌多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法。根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的概念,利用混沌對(duì)初值敏感、隨機(jī)的特性,確定種群初始值,通過(guò)引入Henon混沌映射,將改進(jìn)后的算法應(yīng)用到3個(gè)典型的多目標(biāo)測(cè)試函數(shù),并與NSGAⅡ和MOPSO算法進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明:改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法在收斂性、分布性和均勻性等均有提高,具有可行性和優(yōu)越性。 

【文章來(lái)源】：兵工自動(dòng)化. 2020,39(11)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3603964