多目标微粒群优化算法

被引：20

作者：

王洪刚

马良

李高雅

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 34期

关键词：

多目标优化; Pareto解集; 微粒群算法;

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：

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。

引用

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页码：64 / 66+207 +207

页数：4

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共 2 条

[1]

解多目标优化问题的新粒子群优化算法 [J].

刘淳安 .

计算机工程与应用, 2006, (02) :30-32+72

[2]

A Comprehensive Survey of Evolutionary-Based Multiobjective Optimization Techniques[J] Carlos A. Coello Coello Knowledge and Information Systems 1999,