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摘 要：多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法因其強(qiáng)大的搜索能力和簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式受到廣泛關(guān)注，然而它在收斂性和多樣性之間常常存在不平衡的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，作者提出了一種雙子群自適應(yīng)變異多目標(biāo)粒子群算法（BAMOPSO），旨在更好地平衡收斂性和多樣性。首先，采用一種新穎的雙子群初始化方法，使粒子在目標(biāo)空間中分布更均勻，從而提高算法的多樣性。（剩余11437字）
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雙子群自適應(yīng)變異多目標(biāo)粒子群算法
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