為解決多目標粒子群優(yōu)化算法對初值敏感性較差和局部搜索能力不強的問題,提出一種改進的混沌多目標粒子群優(yōu)化算法。根據(jù)多目標優(yōu)化問題的概念,利用混沌對初值敏感、隨機的特性,確定種群初始值,通過引入Henon混沌映射,將改進后的算法應(yīng)用到3個典型的多目標測試函數(shù),并與NSGAⅡ和MOPSO算法進行對比。仿真結(jié)果表明:改進的多目標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。 

【文章來源】：兵工自動化. 2020,39(11)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3603964