一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用

• 作者: 林锦国 程明 肖迪 葛启承
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟移动床 动态模型 多目标优化 遗传算法 粒子群算法 双种群
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 31-36
• 分类号: TP273
• 字数: 5084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2012.01.006

摘要

针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法.设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都将收敛于Pareto最优前端.通过两个测试函数和在模拟移动床( SMB)上的操作条件优化仿真试验验证,双种群遗传粒子群算法较单一种群的遗传算法或粒子群算法能在较少的进化代数上收敛,解集具有更好的分布性和多样性；并能有效地对模拟移动床操作条件进行优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程明	南京工业大学自动化与电气工程学院	30	186	7.0	12.0
2	肖迪	南京工业大学自动化与电气工程学院	26	627	7.0	25.0
3	林锦国	南京工业大学经济与管理学院	133	1806	19.0	38.0
4	葛启承	南京工业大学自动化与电气工程学院	4	41	3.0	4.0