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一种改进的多目标粒子群优化算法
引用本文:何骞,董轶群,徐文星.一种改进的多目标粒子群优化算法[J].北京石油化工学院学报,2016,24(3):37-43.
作者姓名:何骞  董轶群  徐文星
作者单位:北京化工大学,北京,100029;北京石油化工学院,北京,102617
基金项目:国家自然科学基金项目(61304217),北京市教委科技项目(KM20150017003)
摘    要:针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.

关 键 词:多目标优化  粒子群优化算法  分段Logistic混沌映射  拥挤距离

An Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm
HE Qian,DONG Yi-qun,XU Wen-xing.An Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Journal of Beijing Institute of Petro-Chemical Technology,2016,24(3):37-43.
Authors:HE Qian  DONG Yi-qun  XU Wen-xing
Abstract:
Keywords:multi objective optimization  particle swarm optimization algorithm  piecewise logistic chaotic map  crowding distance
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