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D_star_PathPlanning-master.zip - 近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高、通用性低、收敛性不好等缺点。
多目标粒子群(MOPSO)算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的,2021-04-17 17:50:13,下载3次
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