基于动态调整的多目标粒子群优化算法

• 作者: 张永哲 李克文
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 多目标优化 粒子群算法 反馈信息 进化状态
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 161-166
• 页数: 6页
• 字数: 4515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005820

摘要

为了改善多目标粒子群优化算法生成的最终Pareto前端的多样性和收敛性,提出了一种针对多目标粒子群算法进化状态的检测机制.通过对外部Pareto解集的更新情况进行检测,进而评估算法的进化状态,获取反馈信息来动态调整进化策略,使得算法在进化过程中兼顾近似Pareto前端的多样性和收敛性.最后,在ZDT系列测试函数中,将本文算法与其他4种对等算法比较,证明了本文算法生成的最终Pareto前端在多样性和收敛性上均有显著的优势.