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摘要
鉴于狼群算法在单目标优化问题中具有良好的求解能力,借助狼群的生物习性并用于求解多目标优化问题,提出了自适应分组和拥挤距离更新的多目标狼群算法(MOWPA-AG).首先,模拟狼群中的家族聚集性,提出兼顾种群多样性和分散搜索的自适应分组策略,对种群进行分层并帮助种群扩散检索Pareto最优解;其次,设计基于拥挤距离的群体更新机制,使种群保持快速进化的同时获得最优解集.为验证算法的性能,在9种不同的基准测试问题上进行测试,与经典及新进多目标优化算法进行比较,验证了MOWPA-AG的有效性.最后,将MOWPAAG用于解决实际工程四杆桁架结构问题,体现了该算法的普适性.
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