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针对现有多目标元胞遗传算法存在邻居单一固定、不能适时变化的缺点，提出一种基于邻居自适应的多目标元胞遗传算法。该算法在经典多目标元胞遗传算法的基础上引入邻居自适应机制，动态调节邻居结构，使算法不断寻找全

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针对逼近理想解的排序方法对Pareto前端的距离跟踪以及灰色关联度能够很好地分析非劣解集曲线与Pareto最优解集曲线的相似性，提出了一种求解多目标优化问题的理想灰色粒子群算法。该算法利用理想解理论与

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将粒子群算法与局部优化方法相结合，提出了一种混合粒子群多目标优化算法（HMOPSO）。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点，引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略，以增强粒子群算法的局部搜索能力。