基于交叉和变异的多目标粒子群算法

• 作者: 刘衍民 牛奔 赵庆祯
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 粒子群算法 交叉 变异 外部存档
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 82-84,117
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00082

摘要

为了保证粒子群算法求得的非劣解尽可能接近真实的Pareto前沿并保持多样性分布,提出一种基于交叉和变异的多目标粒子群算法(CMMOPSO).在CMMOPSO中,首先识别Pareto前沿的稀疏部分包含的粒子,并对这些粒子进行交叉操作以增加多样性分布;接着对远离Pareto前沿的粒子进行变异操作,以提升粒子向真实的Pareto前沿飞行的概率.在基准函数的测试中,结果显示CMMOPSO比其他算法有更好的运行效果.

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