改进的粒子群求解多目标优化算法

• 作者: 吕光宏 王越
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 多目标优化 Pareto最优解 全局最优值 个体最优值
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.02.010

摘要

根据粒子群算法求解多目标问题的特点，个体极值和全局极值的选择不同会对实验结果产生很大影响。目前普遍的选择方法仅仅根据简单的支配关系，但是会存在两个解之间没有支配关系而导致不去更新个体最优值(PB)和全局最优值(GB)，这样会导致更好的个体极值和全局极值的遗漏从而降低收敛时间。文中提出一种新的个体极值和全局极值的选择策略。使用这种策略，可以加快收敛，提高准确性，防止非劣解的遗漏。通过几个测试函数的实验仿真，所得解集的分步性和多样性都有显著的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕光宏	四川大学计算机学院	55	276	9.0	14.0
2	王越	四川大学计算机学院	10	19	2.0	4.0