一种用于多目标优化的混合粒子群优化算法

将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法（HMOPSO）。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化。数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。     

基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法局部搜索能力不足的问题,提出一种基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法(MPSOP)。该算法利用粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子相结合的策略产生新种群,并利用尺度因子在线调节粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子的贡献量。数值实验选取6个常用测试函数并对NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明MPSOP算法的有效性。     

解多目标优化问题的新粒子群优化算法

通过定义的粒子序值方差和U-度量方差,把对任意多个目标函数的优化问题转化成为两个目标函数的优化问题。继而把Pareto最优与粒子群优化(PSO)算法相结合,对转化后的优化问题提出了一种新的多目标粒子群优化算法,并证明了其收敛性。新方法用较少计算量便可以求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。计算机仿真表明该算法对不同的试验函数均可用较少计算量求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。     

一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法

提出一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法并用于求解多目标优化问题.算法中群体空间采用多目标粒子群优化算法进行演化;信念空间通过对形势知识、规范化知识和历史知识的重新定义使之符合多目标优化问题;信念空间和群体空间的交互通过自适应的接受操作和影响操作来实现.若干多目标标准测试函数的仿真结果表明,改进多目标文化算法能够在保持Pareto解集多样性的同时具有较好的均匀性和收敛性.     

求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法

针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷,将中心粒子群算法与Pareto解集搜索算法相结合,提出一种Pareto多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型,实验结果表明,该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto解集,并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。     

基于多目标粒子群优化算法的Web服务组合

基于服务质量(QoS)的Web服务组合是一个非线性、多目标优化求解问题,属于NP难问题.提出一种多目标粒子群优化算法来求解基于QoS的Web服务组合问题,在Web服务组合模型中考虑了服务执行代价、时间、可用性等五方面的因素.针对基于QoS的Web服务组合特点,借鉴运动学速度分解原理对粒子每维的速度进行相应分解,采用多目标指导粒子的飞行;基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,采用精英归档技术维持种群多样性,粒子的全局极值由外部档案库中的非劣最优解提供;针对粒子群易陷入局部最优问题,采用了变异策略来改善.与基于遗传算法的Web服务组合算法相比,基于多目标粒子群优化的Web服务组合算法可以快速收敛,并获得综合QoS较好的解.     

基于QPSO 和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD)算法.MOQPSO-CD利用QPSO快速接近真实的Pareto最优解,同时引入高斯变异算子以增强解的多样性.采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中最优解进行更新和维护,使得从中选择的具有全局最优的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明,MOQPSO-CD具有更好的收敛性和更均匀的分布性.     

基于粒子群算法的Web服务组合研究

针对现有服务组合中QoS优化的不足,该文提出一种基于粒子群算法的解决QoS动态服务组合算法。通过对服务组合的业务逻辑与服务实例进行合理编码,重新定义粒子的位置、速度与“加”运算,利用粒子群算法的智能优化原理以及局部与全局优化信息加快粒子群的搜索速度,使其能够快速地得到一组满足约束条件的Pareto优化的服务组合。实验结果证明了算法的可行性和有效性。     

基于Pareto支配的MPRM电路面积与功耗优化

针对MPRM电路的面积与功耗折衷优化问题,提出一种基于多目标三值多样性粒子群MOTDPSO算法的最佳极性搜索方案。在三值多样性粒子群算法求解MPRM电路综合优化问题的基础上,对超出定义的边界范围的粒子,执行边界约束处理,并结合Pareto支配概念改进算法;然后建立基于Pareto支配的粒子与MPRM电路极性之间的参数映射关系,并结合面积与功耗估计模型以及 OR/XNOR电路混合极性转换方法,将该算法应用于MPRM电路的面积和功耗优化。最后对18个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,与NSGA-II算法搜索到的结果相比,MOTDPSO算法获取的最优解的面积平均优化率为4.29%,功耗平均优化率为6.02%。     

求解多目标优化问题的自适应粒子群算法

提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO,采用新的适应值分配机制,在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类,动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存非支配解,并通过拥挤距离维持解的多样性。引入精英迁移和局部扰动策略,提高收敛的速度和精度。典型的测试函数的计算结果表明了算法能够快速逼近Pareto最优前沿,是求解多目标优化问题的有效方法。     

多目标微粒群优化算法

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。     

一种多目标微粒群算法及其收敛性分析

在分析多目标优化问题的基础上,提出一种随机多目标微粒群算法,该算法采用在已经获得的Pareto解集中随机选取的两个Pareto解作为微粒更新公式中的pbest和gbest微粒,从而使微粒群的多样性增加,获得均匀分布的Pareto前沿。之后利用有限齐次马尔科夫理论给出了SMOPSO算法的收敛性进行了分析,证明SMOPSO算法以概率1收敛于极小元。最后通过对两个常用多目标函数的仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于粒子群算法求解多目标优化问题

粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用．通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性．     

求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法

提出一种新的多目标粒子群优化（MOPSO）算法,根据多目标优化问题（MOP）的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化．通过子群体间的信息交换．使整个群体分布更均匀,并且避免了局部最优,保证了解的多样性,通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Pareto有效解集．数值实验表明了该算法的有效性.     

一种多目标优化问题的理想灰色粒子群算法*

针对逼近理想解的排序方法对Pareto前端的距离跟踪以及灰色关联度能够很好地分析非劣解集曲线与Pareto最优解集曲线的相似性,提出了一种求解多目标优化问题的理想灰色粒子群算法。该算法利用理想解理论与灰色关联度理论来求解粒子与理想解之间的相对适应度和灰色关联度系数,把两者的和定义为相对理想度,通过相对理想度来判别粒子的优劣,以确定个体极值和全局极值。通过四组不同类型的基准函数测试算法性能,并与目标加权法和灰色粒子群算法比较分析,结果表明该算法能够较好地收敛到Pareto最优解集,不但具有较好的收敛性和分布     

混合多目标粒子群优化算法在热精轧负荷分配优化中的应用

通过对热精轧负荷分配过程的分析,选取负荷均衡、板形良好和轧制功率最低为目标,建立了热精轧负荷分配多目标优化模型.为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出了一种混合多目标粒子群优化算法(HMOPSO),该算法根据Pareto支配关系得到Pareto前沿进而保证种群收敛;采用分解策略维护外部存档,该策略首先根据Pareto前沿求出上界点对目标空间进行归一化处理,然后对种群进行分区处理进而保证种群的分布性能.仿真结果表明,HMOPSO的收敛性和分布性都好于MOPSO和d MOPSO;采用模糊多属性决策的方法从Pareto最优解集中选择一个Pareto最优解,通过与经验负荷分配方法相比,表明该Pareto最优解可以使轧制方案更加合理.     

基于量子行为特性粒子群和自适应网格的多目标优化算法

为了能够找到更多真实的Pareto最优解和提高所求最优解的分布均匀性,提出了一种新型的基于量子行为特性粒子群优化和自适应网格的多目标量子粒子群优化算法.利用量子行为特性粒子群优化算法的寻优优势快速地接近真实的Pareto最优解,引入高斯变异算子增强搜索解的多样性.通过设置一个外部存储器保留搜索过程中找到的Pareto最优解,采用自适应网格法对外部存储器中最优解进行更新和维护操作,使得从中选择的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto最优解.仿真结果表明所提算法具有更好的收敛性能和更均匀的分布性能.