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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
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如题。。。。。。。。。。。。。。进化多目标优化算法研究，
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一些关于认知引擎和多目标优化的论文，对于研究认知引擎有很大的帮助
粒子群算法求解多目标问题，主要解决优化问题，适合新手学习
两个函数进行多目标粒子群优化，可以修改适应值即两个目标函数进行替换
电力系统中的优化问题，尤其针对多目标优化学习。其中包含优化程序和GUI程序，可以下载交流。
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