基于收敛速度和多样性的多目标粒子群种群规模优化设计

• 作者: 武淑君 韩红桂
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标粒子群优化算法 种群规模 自适应调整方法 动态调整 适应度函数 收敛速度 多样性 基准测试函数 城市管网优化
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2263-2269
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.09.031

摘要

针对多目标粒子群优化算法种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的多目标粒子群优化(Convergence speed and Diversity-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization,CD-MOPSO)算法.首先,利用优化过程的收敛速度和多样性指标构造种群规模适应度函数,完成了种群规模与优化性能关系的描述;其次,基于适应度函数设计了一种种群规模自适应调整方法,实现了种群规模的动态调整;最后,将提出的CD-MOPSO在基准优化问题ZDT上测试并应用于城市管网优化,实验结果显示CD-MOPSO能够根据求解问题自动调整种群规模,与NSGA-II、MOPSO、SPEA2和EMDS-MOPSO相比具有更快的收敛速度和更好的优化结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩红桂	北京工业大学信息学部	73	706	16.0	21.0
5	武淑君	北京工业大学信息学部	1	2	1.0	1.0