MOPSO中精英保持策略和最佳解选择方法的改进

• 作者: 何正友 余进 钱清泉
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标微粒群优化 多目标优化 收敛性 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 530-534,563
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2009.04.010

摘要

为提高多目标微粒群优化(MOPSO)算法处理高维目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,对MOPSO算法进行了改进.该改进算法利用扩展E支配 (E-dominance) 方法确定解之间的优胜关系,采用随机方式确定当代最佳解,考虑了算法的收敛性和解的多样性.此外,采用外部种群档案保存精英解,利用非线性函数将优化问题的目标空间映射到有限区域,并在该有限区域内考虑解的优胜关系和分布情况.通过对一系列典型测试问题的仿真研究,结果表明:对于3个以上的多目标优化问题,改进算法的收敛性和计算复杂度都优于原始MOPSO和NSGA2.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正友	西南交通大学电气工程学院	303	7125	45.0	69.0
2	钱清泉	西南交通大学电气工程学院	169	4754	36.0	63.0
3	余进	西南交通大学电气工程学院	6	192	5.0	6.0