改进的自适应多目标粒子群算法

• 作者: 曹一家 曹丽华 李勇 辛建波
• 来源期刊: 湖南大学学报（自认科学版）
• 关键词: 多目标优化 粒子群优化 帕累托最优 约束控制 边界处理 全局最优选择 自适应控制 最大传输能力
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 【电气工程】
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TM72
• 语种: 中文

摘要

边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响,在考虑不同操作方法特征的基础上,提出了改进的自适应多目标粒子群(multiobj ective particle swarm optimization,MOPSO)算法。当算法陷入局部最优时,启用交叉变异操作；当算法收敛性停滞时,轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作；当算法多样性停滞时,轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作。标准测试函数以及柔性交流输电系统(flexible AC transmission system,FACTS)装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	湖南大学电气与信息工程学院	159	1759	22.0	34.0
2	曹一家	湖南大学电气与信息工程学院	137	3631	36.0	54.0
3	辛建波		53	2596	23.0	50.0
4	曹丽华	湖南大学电气与信息工程学院	9	427	8.0	9.0