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在实际应用中,尤其是在研究大规模决策空间的优化问题时,MOEA/D算法容易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种基于量子搜索和高斯变异的MOEA/D算法。引入环境迁移模型,将两者进行并联,并且与原算法进行串联,利用量子搜索来提升算法的全局搜索能力,采用高斯变异位置更新方法保证算法的局部搜索能力。同时为了避免算法在迭代后期陷入"早熟"危险,提出了基于邻居位置的量子搜索,通过改变吸引点的生成方式,来加强量子搜索在迭代后期的局部搜索能力。结果表明:改进后的MOEA/D算法与原算法相比,提升了算法的搜索能力,也保证了算法的收敛能力。 相似文献
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针对含随机参数的互连线缆电磁辐射计算问题，提出了一种基于混沌多项式展开和偶极子近似法的多导体传输线电磁辐射统计分析方法。利用正交多项式的性质对随机多导体传输线方程进行展开，结合边界条件求解得到传输线沿线电流，利用偶极子近似法和镜像法计算传输线电流引起的总辐射。仿真结果验证了所提方法的准确性，与传统的蒙特卡罗方法相比，计算效率得到大幅度提高。所提方法对于预测系统内含随机参数的线缆辐射场，评估线缆电磁辐射和检验系统性能指标，有一定的参考价值。 相似文献
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