多目标自适应混沌粒子群优化算法

被引：36

作者：

杨景明

马明明

车海军

徐德树

郭秋辰

机构：

[1] 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室

来源：

控制与决策 | 2015年 / 30卷 / 12期

关键词：

多目标优化; 粒子群; 混沌Logistic映射; 拥挤距离; 自适应变异;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2014.1869

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO).首先,基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子;然后,改进NSGA-II拥挤距离计算方法,并应用到一种严格的外部存档更新策略中;最后,针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略.以上操作不仅提高了算法的收敛性,而且提高了Pareto最优解的均匀性.实验结果表明了所提出算法的有效性.

引用

页码：2168 / 2174

页数：7

共 7 条

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