基于动态邻居和变异因子的多目标粒子群算法

• 作者: 刘衍民 牛奔 赵庆祯 邵增珍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 动态邻居 多目标优化 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 3718-3720
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.10.029

摘要

为了克服粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解)和收敛速度较慢的缺陷,提出一种合并帕累托占优概念到动态邻居和变异因子的粒子群算法(particle swarm optimizer based on dynamic neighbor topology and mutation operator,DNMPSO)来处理多目标优化问题(DNMMOPSO),该算法也合并了外部存档技术来存储每次迭代产生的非劣解.模拟结果表明,提出的算法在多目标检测问题上要优于其他算法,因此,DNMMOPSO可以作为求解多目标优化问题的有效算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵庆祯	山东师范大学管理与经济学院	72	780	15.0	24.0
2	刘衍民	山东师范大学管理与经济学院	81	406	11.0	18.0
6	牛奔	深圳大学管理学院	22	226	9.0	14.0
7	邵增珍	山东师范大学管理与经济学院	60	455	12.0	18.0