一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

一种速度改进型粒子群优化算法及应用

针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变．可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。     

一种求解多目标优化问题的粒子群算法

提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优解.通过使用一系列标准的测试函数进行实验,实验结果表明该算法在保持解集分布性和收敛性方面较有效,且实现简单、表现稳定.     

一种速度改进型粒子群优化算法及应用

针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变,可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。     

一种基于粒子群优化的多目标优化算法

论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。     

一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用

针对多目标粒子群优化算法在求解约束优化问题时存在难以兼顾收敛性能和求解质量这一问题,提出一种基于免疫网络的改进多目标粒子群优化算法.该算法通过免疫网络互通种群最优信息达到粒子群算法与人工免疫网络算法的协同搜索,同时给出了速度迁移策略、自适应方差变异策略和基于聚类的免疫网络策略.最后将所提出的方法应用于求解电弧炉供电优化模型,达到了减少电量消耗、缩短冶炼时间、延长炉衬使用寿命的目的,同时表明了该算法的有效性.     

一种分阶段的改进多目标粒子群优化算法

在多目标优化问题求解上,粒子群优化算法存在所得最优解集精度不足、分布不够均匀的缺点,针对上述问题,提出了一种多种群分阶段的多目标粒子群优化算法.算法对外部档案个体采取多种算子进行处理以提高解集的收敛精度,引入简化粒子群优化模型使算法更适应多目标优化问题的求解,通过分阶段选取领导个体以及分阶段采取不同策略对非支配解集进行维护以维持解分布均匀性的同时提高收敛速度,重点改善高维多目标优化问题的解集分布均匀性.实验结果表明,改进算法所得的非支配解集具有更好的分布均匀性和收敛精度.     

一种改进的粒子群多目标优化算法研究

为了解决多目标优化过程中各个解之间存在的资源争夺、冲突,算法由于趋同性而带来的早熟无法收敛等缺点,文中提出了一种多子种群协同优化粒子群算法。算法分别采用不同的种群优化不同的目标,并且在算法中引入外部档案和精英学习策略,使得算法能够得到更多的外部档案的解供选择,精英学习策略是为了使算法的分布性和收敛性更好。最后将算法应用到多目标测试函数中,通过实验验证了改进后的算法的收敛性和分布性都比经典多目标算法NSGA-II要好。     

基于改进粒子群优化算法的约束多目标优化

针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力。定义新的k最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密度和轮盘赌选择相结合选取全局最优粒子。仿真结果表明,该算法在Pareto解集均匀性及逼近性方面均具有优势。     

基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化

针对现有多目标算法存在的收敛性不强、分散性不高等问题,提出了一种基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化算法(IFEMOPSO)。首先,计算出种群的直觉模糊熵(IFE),作为衡量种群在多目标空间下多样性的测度;其次,设计基于IFE的惯性权重动态变化、外部档案调用以及变异操作等3种增强算法探索力度的策略,建立了直觉模糊多目标规划模型,有效地提高了群体进化过程中的多样性,防止了算法陷入局部收敛;最后,仿真结果表明,所提算法很好地提高了所得非劣解集的收敛性和分散性,有效地解决了多目标优化问题。     

基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群算法

在多目标粒子群优化算法中,平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键,多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索,在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足.为解决这一问题,提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法.采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测,自适应调整粒子的探索和开发过程;为准确制定不同性能的粒子的搜索策略,提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法,根据粒子的收敛性评价指标,将种群划分为3个区域,将粒子性能与算法寻优过程结合,提升种群中各个粒子的搜索效率;为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向,使算法停滞,陷入局部最优的问题,提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法,提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程;采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档,避免仅根据粒子密度对外部存档维护时,删除收敛性较好的粒子,导致种群产生退化,影响粒子开发能力.仿真实验结果表明,与其他几种多目标优化算法相比,该算法具有良好的收敛性和多样性.     

基于改进粒子群算法的多目标分布式电源选址定容规划

通过分析分布式电源对配电网的影响,以有功功率损耗、电压质量及分布式电源总容量为优化目标,基于模糊理论建立了分布式电源在配电网中选址定容的多目标优化模型,并提出了一种改进粒子群算法进行求解。在算例仿真中,基于IEEE 14标准节点系统,采用MATLAB仿真工具对所提算法进行了测试,证实了所提算法全局搜索能力较强、收敛速度较快,并通过比较分析验证了该模型和算法的可行性及有效性。     

基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法

粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Parct。前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),并且收敛速度较慢。鉴于此,提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(ACG-MOPSO)。其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度,并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子,提升粒子向Parcto前沿收敛的概率。模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法。     

一种改进的基于pareto解的多目标粒子群算法

研究一种改进的多目标粒子群优化算法,算法采用精英归档策略,利用粒子的个体最优定位,通过Pareto支配关系更新全体粒子最优位置,由档案库中动态提供。根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的密度距离度量非劣解前端的均匀性,通过删除密度距离小的非劣解提高非劣解前端的均匀性。从归档中根据粒子的密度距离大小依照概率选取作为粒子的全局最优位置,以保持解的多样性。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量且较均匀的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端。     

MOVPSO: Vortex Multi-Objective Particle Swarm Optimization

This paper presents the Multi-Objective Vortex Particle Swarm Optimization MOVPSO as a strategy based on the behavior of a particle swarm using rotational and translational motions. The MOVPSO strategy is based upon the emulation of the emerging property performed by a swarm (flock), achieving a successful motion with diversity control, via collaborative, using linear and circular movements.The proposed algorithm is tested through several multi-objective optimization functions and is compared with standard Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO).The qualitative results show that particle swarms behave as expected. Finally, statistical analysis allows to appreciate that the MOVPSO algorithm has a favorable performance compared to traditional MOPSO algorithm.     

离散多目标量子微粒群聚类算法*

聚类是数据挖掘中重要的数据处理方法.文中提出改进的离散多目标量子微粒群聚类算法.针对类中心数目未知的情况,引入整数编码策略,基于Canopy策略预测类中心的数目,设计有效的微粒群初始化策略.通过引入与、并和差异算子,定义改进的离散量子微粒更新公式.将文中算法应用于7组真实数据集,并对比2种典型单目标聚类算法和3种多目标聚类算法,验证文中算法性能.     

基于平衡搜索策略的多目标粒子群优化算法*

鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bsMOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均匀分布的部分粒子进行柯西扰动,使归档集涵盖整个前沿面的局部搜索.在全局搜索方面设计边界最优粒子引导搜索子策略,以边界最优粒子替换部分粒子的全局最优解,引导粒子向各维目标的边界区域搜索.选取4种对比算法在ZDT和DTLZ系列的部分测试函数上进行实验,结果表明bsMOPSO具有更快的Pareto最优前沿收敛效率和更好的分布性.     

含区间参数多目标系统的微粒群优化算法

参数不确定优化问题是实践中经常遇到的复杂优化问题, 现有方法多针对单目标函数的情况. 本文利用微粒群优化算法解决含区间参数多目标优化问题, 提出一种基于概率支配的多目标微粒群优化算法. 该算法通过定义概率支配关系, 比较所得解的优劣; 基于 σ 区间值, 选择微粒的全局极值点, 并给出新的微粒个体极值点及外部储备集的更新策略. 与传统多目标微粒群优化算法比较, 仿真结果表明本文所提算法的有效性.     

基于多点速度向量和自适应速度值的离散二进制粒子群算法改进

针对标准的离散二进制粒子群算法在高维环境下迭代速度慢和易早熟的缺点,通过引入多点速度向量和自适应的速度计算方法,提出一个多点基于速度向量和自适应速度值的改进的自适应离散二进制粒子群算法,通过理论推导改进的离散粒子运算法可有效提高离散差分进化算法对于复杂问题先的全局最优值搜索能力和离散粒子群算法对于复杂优化问题的收敛速度。实验验证了理论推导的结果。