多目标微粒群优化算法综述

• 作者: 曾建潮 王艳
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 微粒群优化算法 非支配解 外部档案 多样性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 377-384
• 分类号: TP18
• 字数: 7661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2010.05.001

摘要

作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾建潮	太原科技大学复杂系统和智能计算实验室	236	2351	26.0	39.0
2	王艳	兰州理工大学电信工程学院	26	168	6.0	12.0