一种改进的多目标粒子群优化算法

被引：36

作者：

刘宝宁 ^{[1
]}

章卫国 ^{[1
]}

李广文 ^{[1
]}

聂瑞 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 中国空间技术研究院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2013年 / 39卷 / 04期

关键词：

多目标粒子群优化算法; Kent映射; 聚类算法; 粒子群更新公式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Par-ticle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.

引用

页码：458 / 462+473 +473

页数：6

共 5 条

[1]

多目标智能优化算法及其应用.[M].雷德明; 严新平; 著.科学出版社.2009,

[2]

飞行控制系统.[M].吴森堂;费玉华编著;.北京航空航天大学出版社.2005,

[3]

基于Kent映射的数字喷泉编解码方法研究 [J].