多目标自适应混沌粒子群优化算法

• 作者: 徐德树 杨景明 车海军 郭秋辰 马明明
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 粒子群 混沌Logistic映射 拥挤距离 自适应变异
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2168-2174
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5401字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1869

摘要

提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO).首先,基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子;然后,改进NSGA-II拥挤距离计算方法,并应用到一种严格的外部存档更新策略中;最后,针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略.以上操作不仅提高了算法的收敛性,而且提高了Pareto最优解的均匀性.实验结果表明了所提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨景明	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	105	610	14.0	18.0
2	车海军	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	56	378	12.0	16.0
3	徐德树	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	5	53	3.0	5.0
4	马明明	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	5	68	4.0	5.0
5	郭秋辰	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	1	41	1.0	1.0