基于粒子记忆体的多目标微粒群算法

• 作者: 周晖 周超 章国安
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多目标优化 微粒群算法 记忆体 多样性 pbest
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1665-1668
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.05.015

摘要

针对多目标微粒群算法(MOPSO)解的多样性分布问题,提出一种基于粒子记忆体的多目标微粒群算法(dp-MOPSO).dp-MOPSO算法为每个微粒分配一个记忆体,保存寻优过程中搜索到的非支配pbest集,以避免搜索信息的丢失.采用外部存档保存种群搜索到的所有Pareto解,并引入动态邻域的策略从外部存档中选择全局最优解.利用几个典型的多目标测试函数对dp-MOPSO算法的性能进行测试,并与两种著名的多目标进化算法m-DNPSO、SPEA2进行比较.实验结果表明,dp-MOPSO算法可以更好地逼近真实Pareto沿,同时所得Pareto解分布更均匀.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晖	南通大学电子信息学院	48	235	9.0	13.0
2	章国安	南通大学电子信息学院	108	353	9.0	12.0
6	周超	南通大学电子信息学院	3	13	3.0	3.0