一种基于群体分布特征的自适应多目标粒子群优化算法

• 作者: 耿焕同 薛羽 陈哲 陈正鹏
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 多目标优化 群体分布特征 多样性保持 自适应
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1386-1394
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0631

摘要

针对多目标优化问题求解,提出基于群体分布特征的多目标自适应粒子群优化算法(pdMOPSO).首先借助统计方法分析归档集在决策空间的分布特征,以此划分进化状态,指导全局引导粒子的选择;然后设计粒子重排策略,动态调控种群的分布;最后依据进化状态设计不同的归档集维护策略,实现归档集中分布性和收敛性的均衡.以ZDT、DTLZ和CEC09为测试集,与7种多目标优化算法对比,指标IGD、Spread和ER结果表明,所提出的算法在收敛性和分布性上均有显著优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿焕同	南京信息工程大学计算机与软件学院	53	258	9.0	12.0
2	陈正鹏	南京信息工程大学计算机与软件学院	3	24	3.0	3.0
3	陈哲	南京信息工程大学计算机与软件学院	3	17	2.0	3.0
4	薛羽	南京信息工程大学计算机与软件学院	5	23	2.0	4.0