北极熊优化算法PBO的Python实现，对Ackley函数的寻优

进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研 究热点之一.在简要总结2003 年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出 当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多 目标优化问题,一些区别于传统Pareto 占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究 也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法. 关键词: 多目标优化;进化算法;Pareto 占优;粒子群优化;人工免疫系统;分布估计算法

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针对Taylor算法进行TDOA定位时，其初始估计位置的误差易导致Taylor算法不收敛和定位精度差的问题，提出一种基于自然选择的线性递减权重粒子群优化（W-SPSO）与Taylor算法协同定位的方法。该方法先通过W-SPSO算法得到一个初始估计位置（x，y），再通过Taylor算法在（x，y）处进行迭代运算得到最终定位结果。不同噪声情况下的仿真结果显示：W-SPSO与Taylor算法协同定位方法对MS坐标估计值的均方差（RMSE）小于标准PSO（粒子群优化）、SelPSO（基于自然选择的粒子群优化算法）、W-SPSO、Taylor以及Chan五种算法的RMSE。因此，所提出的定位方法在保留了SelPSO算法求解精度和收敛性的基础上，同时提高了全局搜索能力，使其具有更高的定位精度和收敛性。

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