Particle密度に基づく多目的Particle Swarm Optimization
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概要
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This paper proposes a Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) with particle density. In the proposed method, density of particles around every Pareto solution is calculated and a Pareto solution with low particle density is selected as gbest which is a best position visited thus far by all of the particles. Then, it is validated through a simulation with some Multi-Objective problems comparing to the sigma method which is the conventional to select gbest.
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