基于在线归档技术的多目标粒子群算法

被引：23

作者：

王丽 ^{[1
]}

刘玉树 ^{[1
]}

徐远清 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京理工大学计算机科学技术学院

[2] 北京理工大学化工与环境学院

来源：

北京理工大学学报 | 2006年 / 10期

关键词：

多目标优化; 粒子群优化; 在线归档; 适应值共享;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法.使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性.用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能.结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.

引用

页码：883 / 887

页数：5