多目标优化问题的粒子群算法仿真研究

• 作者: 刘衍民 牛奔 赵庆祯
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多目标 优化 粒子群算法 拥挤距离
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 458-460
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.02.013

摘要

研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO).该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解,并且采用拥挤距离来维持外部存档规模,同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛性距离)来提升粒子向Pareto前沿飞行的概率;为提升种群跳出局部最优解的能力,以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作.通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测,结果表明,CMMOPSO算法在求解多目标问题上有一定的优势.因此,CMMOPSO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	遵义师范学院数学系	81	406	11.0	18.0
6	牛奔	深圳大学管理学院	22	226	9.0	14.0