基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化

• 作者: 周创明 王毅 苏丁为
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊熵 粒子群算法 多样性 多目标优化问题
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 262-266
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 5372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.8.053

摘要

针对现有多目标算法存在的收敛性不强、分散性不高等问题,提出了一种基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化算法(IFEMOPSO).首先,计算出种群的直觉模糊熵(IFE),作为衡量种群在多目标空间下多样性的测度;其次,设计基于IFE的惯性权重动态变化、外部档案调用以及变异操作等3种增强算法探索力度的策略,建立了直觉模糊多目标规划模型,有效地提高了群体进化过程中的多样性,防止了算法陷入局部收敛;最后,仿真结果表明,所提算法很好地提高了所得非劣解集的收敛性和分散性,有效地解决了多目标优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周创明	空军工程大学防空反导学院	24	156	8.0	11.0
2	王毅	空军工程大学防空反导学院	41	429	9.0	20.0
3	苏丁为	空军工程大学防空反导学院	2	5	2.0	2.0