基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法及其应用

针对多目标粒子群算法在全局寻优能力和Pareto集多样性上的不足,提出基于拥挤距离排序的多目标粒子群算法。该算法采用精英策略,基于个体拥挤距离降序排列,进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并在内部粒子群中引入小概率变异机制,增强算法的全局寻优能力,控制Pareto最优解的数目,同时保证其收敛性和多样性特征。在电梯曳引性能的多目标优化应用中,证明了该算法对于两目标和三目标优化问题求解的有效性。不同规模实例的运算对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于改进强度Pareto进化算法,且缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性。