其中， 粒子的“社会认知”部分，表明粒子间的信息共多目标粒子群算法（MOPSO）是一个研究热点， 享和相互合作。这三部分共同决定了粒子搜索空目前已经提出了多种可行有效的 MOPSO 算法， 间中的搜索能力。
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多目标粒子群优化算法 MOPSO ; multi-objective particle swarm optimization ; Multi-objective particle swarm optimization algorithm
并结合单目标和多目标粒子群算法，实现了热轧工艺的优化设计。
The optimal design of hot rolling process was finally realized by the employment of single-and multi-objective particle swarm optimization method.
本论文提出的多目标粒子群算法优化锅炉可调运行参数在锅炉燃烧优化领域还不多见。
It is an unusual case to use MOPSO to optimize operation parameters of boiler in the field of boiler combustion optimization.
通过实例仿真，结果表明本文的多目标粒子群算法求解半导体生产计划及能力计划多目标优化问题是可行的。
Through the example simulation, the result indicated that MOPSO in this paper works well to solve the problem of production planning and capacity planning of semiconductor.
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