基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法

• 作者: 刘衍民 赵庆桢 邵增珍
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标 粒子群算法 自适应拥挤网格
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 260-262,291
• 分类号: TP301
• 字数: 3837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.04.058

摘要

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),并且收敛速度较慢.鉴于此,提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(ACG-MOPSO).其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度,并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子,提升粒子向Pareto前沿收敛的概率.模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘衍民	遵义师范学院数学系	81	406	11.0	18.0
5	邵增珍	山东师范大学信息科学与工程学院	60	455	12.0	18.0
6	赵庆桢	山东师范大学管理与经济学院	2	24	2.0	2.0