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一種混沌云模型多目標(biāo)布谷鳥搜索算法

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  針對多目標(biāo)布谷鳥搜索算法( MOCS)迭代后期尋優(yōu)速度慢,并且容易造成局部最優(yōu)等缺點(diǎn),提出一種混沌云模型多目標(biāo)布谷鳥搜索算法( CCMMOCS)。首先在進(jìn)化過程中通過混沌理論對一般的布谷鳥巢位置在全局中尋求優(yōu)化,以防落入局部最優(yōu);然后利用云模型對較好的布谷鳥巢位置局部優(yōu)化來提高精度;最后將兩種方法對比得到相對更好的解作為最優(yōu)值以完成優(yōu)化。對比誤差估計(jì)值及多樣性指標(biāo),由5個(gè)常用多目標(biāo)測試函數(shù)仿真結(jié)果可知,CCMMOCS比傳統(tǒng)多目標(biāo)布谷鳥搜索算法、多目標(biāo)粒子群算法(MOPSO)及多目標(biāo)遺傳(NSCA-Ⅱ)算法性能更好,Pareto前沿更接近理想曲線,分布也更均勻。

一種混沌云模型多目標(biāo)布谷鳥搜索算法

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