多目标优化问题的粒子群算法仿真研究

被引：23

作者：

刘衍民 ^{[1
,2
]}

牛奔 ^{[3
]}

赵庆祯 ^{[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：

计算机应用研究 | 2011年 / 28卷 / 02期

关键词：

多目标; 优化; 粒子群算法; 拥挤距离;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解,并且采用拥挤距离来维持外部存档规模,同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛性距离)来提升粒子向Pareto前沿飞行的概率;为提升种群跳出局部最优解的能力,以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作。通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测,结果表明,CMMOPSO算法在求解多目标问题上有一定的优势。因此,CMMOPSO可以作为求解多目标优化问题的有效算法。

引用

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