一种基于数据场的多目标引力搜索算法

• 作者: 孙根云 张爱竹 王振杰 麻德明
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 数据场 引力搜索算法 多目标优化 密度 引导粒子
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 47-54
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2015.1243

摘要

提出一种基于数据场的多目标引力搜索算法(DFMOGSA)。该算法利用外部档案存储非支配解，同时将外部档案视为目标空间的数据场，通过计算非支配解的势能来判断每个解的密度；密度最低的解被选为第1类引导粒子，直接吸引粒子向低密度区域收敛，提高解分布的均匀性；另外，为了确保算法收敛在种群内，选择较优粒子作为第2类引导粒子，通过引力引导粒子搜索。对比实验结果表明了DFMOGSA算法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	麻德明		21	212	8.0	14.0
2	王振杰	中国石油大学华东地球科学与技术学院	15	81	5.0	8.0
3	孙根云	中国石油大学华东地球科学与技术学院	6	33	4.0	5.0
4	张爱竹	中国石油大学华东地球科学与技术学院	2	11	2.0	2.0