多邻域链式结构的多目标粒子群优化算法

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为了提高多目标粒子群算法求解多目标问题的性能,改善算法的收敛性,提出一种多邻域链式结构的多目标粒子群优化算法。首先,以一种环形链式拓扑结构,将种群划分为多个邻域,每个邻域之间相互交叉重叠,并针对不同位置的粒子,进行不同的速度和位置更新策略。其次,对所有粒子采用速度钳制策略,并引入差分进化策略对粒子进行扰动,从而进一步提高算法的多样性。通过14个无约束和3个有约束函数仿真实验,表明该算法相对于NSGA-II、SPEA2、MOEA/D-DE、SMPSO和OMOPSO算法,获得Pareto解集分布更加均匀,算法
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