融合擾動(dòng)策略的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

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摘要：針對(duì)無約束優(yōu)化問題，提出了一種融合擾動(dòng)策略的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法（DSMOPSO）. 在速度更新公式中增加擾動(dòng)項(xiàng)及自適應(yīng)調(diào)整粒子參數(shù)，避免算法陷入局部最優(yōu)；為了增強(qiáng)算法的隨機(jī)性和多樣性，按照某一特定的發(fā)生概率對(duì)外部檔案中的粒子進(jìn)行擾動(dòng)操作. 仿真試驗(yàn)表明，本文算法具有較好的收斂性和多樣性.

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