一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法

被引：35

作者：

吴亚丽

徐丽青

机构：

[1] 西安理工大学自动化与信息工程学院

来源：

控制与决策 | 2012年 / 27卷 / 08期

关键词：

多目标优化; 文化算法; 粒子群算法; Pareto最优前沿;

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：

提出一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法并用于求解多目标优化问题.算法中群体空间采用多目标粒子群优化算法进行演化;信念空间通过对形势知识、规范化知识和历史知识的重新定义使之符合多目标优化问题;信念空间和群体空间的交互通过自适应的接受操作和影响操作来实现.若干多目标标准测试函数的仿真结果表明,改进多目标文化算法能够在保持Pareto解集多样性的同时具有较好的均匀性和收敛性.

引用

页码：1127 / 1132

页数：6

共 3 条

[1]

Multi-Objective Particle Swarm Optimization with time variant inertia and acceleration coefficients [J].