吴亚丽;傅玉龙;李国廷;张亚冲 多目标脑风暴优化算法。 （中文。英文摘要） Zbl 1463.90198号 控制理论应用。 37，第1期，193-204（2020）. 摘要：收敛性和多样性是多目标优化的两个核心指标。多目标进化算法（MOEA）的关键是优化和平衡它们。脑风暴优化算法作为一种新型的群体智能优化算法，越来越受到不同领域研究人员的关注。在研究现有多目标BSO（MOBSO）的基础上，通过分析问题的决策变量，优化了算法的收敛性和多样性。在进行收敛优化的同时，采用分解策略增加选择压力，在进行多样性优化的同时采用参考点策略更新种群以增加多样性。最后，我们扩展并提出了多目标脑风暴优化算法（MaOBSO）。此外，本文提出了一种新的基于角点的自适应聚类策略，可以明确个体的方向，提高种群的扩展性。与现有的几种性能较好的多目标进化算法相比，大量仿真结果表明本文的算法具有优异的性能。 MSC公司： 90C29型 多目标规划 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：头脑风暴优化;决策变量聚类;分解策略;参考点 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Wu}等，控制理论应用。37，编号1193-204（2020；兹bl 1463.90198） 全文： 内政部