一种改进的鲁棒多目标优化方法

参数扰动多目标优化鲁棒优化

针对在解决某些复杂多目标优化问题过程中, 所得到的Pareto 最优解易受设计参数或环境参数扰动的影响,
引入了鲁棒的概念并提出一种改进的鲁棒多目标优化方法, 它利用了经典的基于适应度函数期望和方差方法各自的
优势, 有效地将两种方法结合在一起. 为了实现该方法, 给出一种基于粒子群优化算法的多目标优化算法. 仿真实例
结果表明, 所给出的方法能够得到更为鲁棒的Pareto 最优解.

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