基于ε占优的自适应多目标粒子群算法

被引：12

作者：

刘衍民 ^{[1
,2
]}

赵庆祯 ^{[2
]}

牛奔 ^{[3
]}

邵增珍 ^{[2
]}

机构：

[1] 遵义师范学院数学系

[2] 山东师范大学管理与经济学院

[3] 深圳大学管理学院

来源：

控制与决策 | 2011年 / 01期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

多目标优化; 粒子群算法; ε占优; 动态邻居;

D O I：

10.13195/j.cd.2011.01.91.liuym.012

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),并且收敛速度较慢的问题,提出一种ε占优的自适应多目标粒子群算法(εDMOPSO).在εDMOPSO算法中,每个粒子的邻居根据粒子的运行动态地组建,且粒子的速度不由其邻居中运行最好的粒子来调整,而是由其所有邻居共同调整.同时,采用外部存档保存非劣解,并利用ε占优更新非劣解.模拟结果表明了εDMOPSO算法的有效性.

引用

页码：89 / 95

页数：7

共 4 条

[1] 一种基于动态邻居和变异因子的粒子群算法 [J].