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2003(第26\u201333页)。电气与电子工程师协会。“,”DOI“:“10.1109\/SIS.2003.1202243”},{“key”:“10_CR14”,“unstructured”:“Sierra,M.R.,&Coello,C.A.C.(2005)。使用拥挤、变异和优势改进基于PSO的多目标优化。在进化多准则优化国际会议上(第505\u2013519页)。柏林:施普林格。”}crossref”,“非结构化”:“Li,X.(2003)。一种用于多目标优化的非支配排序粒子群优化算法。在遗传与进化计算会议(第37\u201348页)中,“DOI”:“10.1007\/3-540-45105-6_4”},{“问题”:“3”,“关键”:“10_CR16”,“首页”:“287”,“卷”:“2”,“作者”:“M Reyes-Sierra”,“年份”:“2006”,“非结构化”:“Reyes-塞拉利昂,M.,&Coello,C.C.(2006)。多目标粒子群优化器:最新技术综述。国际计算智能研究杂志,2(3),287\u2013308。“,“Journal-title”:“International Journal of Computational Intelligence Research”},{“issue”:“1”,“key”:“10_CR17”,“first-page”:“214”,“volume”:《76》,“author”:“KE Parsopoulos”,“year”:“2002”,“unstructured”:“Parsopulos,K.E.,&Vrahatis,M.N.(2002)约束优化问题的粒子群优化方法。智能技术理论与应用:智能技术的新趋势,76(1),214\u2013220粒子群优化的约束处理机制。IEEE进化计算大会(第2卷,第1396\u20131403页)。“,”DOI“:”10.1109\/CEC.2004.1331060“},{”issue“:”11\u201312“,”key“:”10_CR19“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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