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2025年3月咸阳师范学院学报Mar.2025
第40卷第2期JournalofXianyangNormalUniversityVol.40No.2
[数理科学与信息科学研究]
一种改进竞争机制的大规模多目标粒子群优化算法
杨五四，李艳艳，张珏，唐存东，李红，王艺123411
（1.咸阳师范学院计算机学院，陕西咸阳712000；2.西安工业大学新生院，陕西西安710021；
3.榆林学院信息工程学院，陕西榆林719000；4.西北大学信息科学与技术学院，陕西西安710127）
摘要：大规模多目标优化问题难点在于随着问题决策变量的增加，使得求解问题的难度呈
指数级增长。实验已证明竞争机制的粒子群优化算法能够有效处理大规模优化问题，但为了更好
处理大规模多目标优化问题，文中提出了一种改进的竞争机制大规模多目标粒子群优化算法。该
算法对竞争粒子群优化算子进行了改进，以增强算法在大规模多目标优化问题上的全局有哪些信誉好的足球投注网站能
力，并采取不同的环境选择策略。文中算法与其他4种大规模多目标优化算法的实验对比结果表
明，提出的算法在大多数测试问题上的表现优于对比算法，具有较好的性能。
关键词：竞争机制；大规模优化；粒子群优化；多目标优化；移位密度估计
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1672-2914（2025）02-0013-08
ALarge-scaleMulti-objectiveParticleSwarmOptimization
AlgorithmwithImprovedCompetitiveMechanism
123411
YANGWusi，LIYanyan，ZHANGJue，TANGCundong，LIHong，WANGYi
（l.SchoolofComputerSciece,XianyangNormalUniversity,Xianyang712000,Shaanxi,China;2.FreshmanCollege,Xi’an
TechnohgicalUniversity,Xi’an710021,Shaanxi,China;3.SchoolofInformationEngineering,YulinUniversity,Yulin719000，
Shaanxi,China;4.SchoolofInformationScienceandTechnology,NorthwestUniversity,Xi’an710127,Shaanxi,China)
Abstract：Thedifficultyoflarge-scalemulti-objectiveoptimizationproblemsliesinthefactthat
asthedecisionvariablesoftheproblemincrease,thedifficultyofsolvingtheproblemincreasesexpo-
nentially.Researchhasdemonstratedthattheparticleswarmoptimizationalgorithmwithcompetitive
mechanismcaneffectivelydealwithlarge-
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