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摘要:
为了解决多目标优化过程中各个解之间存在的资源争夺、冲突,算法由于趋同性而带来的早熟无法收敛等缺点,文中提出了一种多子种群协同优化粒子群算法。算法分别采用不同的种群优化不同的目标,并且在算法中引入外部档案和精英学习策略,使得算法能够得到更多的外部档案的解供选择,精英学习策略是为了使算法的分布性和收敛性更好。最后将算法应用到多目标测试函数中,通过实验验证了改进后的算法的收敛性和分布性都比经典多目标算法NSGA-II要好。
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文献信息
篇名 一种改进的粒子群多目标优化算法研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 多目标优化 粒子群算法 多子种群 外部档案
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 87-90,95
页数 5页 分类号 TP31
字数 3417字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.01.020
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘慧慧 南京邮电大学自动化学院 1 9 1.0 1.0
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多目标优化
粒子群算法
多子种群
外部档案
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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