一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法

被引：22

作者：

郭文忠 ^{[1
]}

陈国龙 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 福州大学数学与计算机科学学院

[2] 福州大学离散数学及其应用教育部重点实验室

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 04期

关键词：

线长估计; 多目标优化问题(MOP); 最小生成树(MST); 粒子群优化(PSO);

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.04.007

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

提出一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法.为获得更好的非劣前端,设计一个基于目标共享函数的适应度评价函数.引入遗传算法的变异和交叉算子,提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解.基于种群的随机状态转移过程,理论分析算法的全局收敛性.实验结果表明该算法是有效的,且随着问题规模的扩大算法仍保持较好的性能.

引用

页码：597 / 604

页数：8

共 8 条

[1] 求解多目标最小生成树问题的改进算法 [J].