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上传时间: 2021-03-17
详细说明：摘要-多目标优化方法对于解决实际问题至关重要。 提出了一种用于多目标优化问题的人工蜂群算法。 在该算法中，首先选择具有较少主导解决方案和更大拥挤距离的解决方案进入下一代，以较高的概率并以自我形容步骤搜索其附近，然后将基于对立的策略应用于初始化，以加快对Pareto最优解集的收敛速度，并提高Pareto最优解的分布均匀性目标空间中的解决方案。 多目标测试函数的仿真结果验证了该算法的有效性。
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