基于多种群动态协同的多目标粒子群算法

• 作者: 于慧 王宇嘉 肖闪丽 陈强
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 粒子群算法 多种群 动态聚类 动态学习样本 差分变异
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 28-33
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.10.006

摘要

针对复杂的多目标问题,文中提出了一种基于多种群动态协同的多目标粒子群算法.该算法设置多个种群同时进行独立搜索,从而有效提高算法的搜索能力.此外,为进一步保证种群多样性,该算法利用动态聚类策略将种群划分为两个子群,并改变子种群的更新方式.通过动态学习样本和差分变异,进一步避免算法陷入局部最优.经过对一系列标准测试函数进行仿真,验证了该算法在多目标问题上的有效性.将该算法与5种现存算法进行比较,结果显示该算法的多样性和收敛性均具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈强	上海工程技术大学电子电气工程学院	37	148	6.0	10.0
2	肖闪丽	上海工程技术大学电子电气工程学院	4	18	3.0	4.0
3	王宇嘉	上海工程技术大学电子电气工程学院	20	72	6.0	7.0
4	于慧	上海工程技术大学电子电气工程学院	3	8	2.0	2.0