【摘 要】
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为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组具有较好质量和分布性的非支配解，提出了一种自适应多种群混合多目标优化算法．该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题，在每
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,流程工业综合自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目(71325002);国家自然科学基金重点国际合作研究资助项目(71620107003);国家自然科学基金创新研究群体资助项目(61621004);国家自然科学基金资助项目(71671032);山东省自然科学基金项目(ZR2016FP02)
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为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组具有较好质量和分布性的非支配解，提出了一种自适应多种群混合多目标优化算法．该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题，在每次迭代时，根据种群在目标空间和解空间的分布情况为多个子问题分别构造子种群，并采用粒子群优化算法对子问题最优解实施搜索，利用差分进化算法对外部档案实施进化．通过对标准测试函数仿真实验，并与经典的及类似策略的多目标优化算法进行比较，结果表明所提出的算法能够利用较少的估值次数获得较好质量和分布性的非支配解集．
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