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.     

基于粒子群的多目标优化算法

论文提出了一种新的基于粒子群的多目标优化算法。用搜索过程中所发现非劣解的一部分构成精英集,将其作为粒子群的历史最佳,引导粒子群的搜索,并通过小生境技术和部分变异的方法来提高非劣解集的多样性和分散性。对三个典型多目标测试函数所作实验的结果验证了该方法的有效性和快速性,结果还表明:该方法所得非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于FFGA、SPEA、PAES、NSGA等方法,是一种非常有潜力的多目标优化方法。     

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。     

一种新的多目标粒子群优化算法研究

定义了Pareto最优解及与其相关的一些概念,引入了被广泛应用的改进的单目标PSO(Particle Swarm Optimization)算法.在此基础上提出了MOPSO算法,用改进的Pareto最优解概念排挤不满足约束的解,还采取一种新的寻找全局最优粒子策略.为了方便评估算法的性能,提出三个比较规则:AD、SP和ER.求解三个复杂的测试问题的结果显示,MOPSO能求出数量充足的、分布均匀的Pareto最优解.     

改进的粒子群求解多目标优化算法

根据粒子群算法求解多目标问题的特点,个体极值和全局极值的选择不同会对实验结果产生很大影响。目前普遍的选择方法仅仅根据简单的支配关系,但是会存在两个解之间没有支配关系而导致不去更新个体最优值（PB）和全局最优值（GB）,这样会导致更好的个体极值和全局极值的遗漏从而降低收敛时间。文中提出一种新的个体极值和全局极值的选择策略。使用这种策略,可以加快收敛,提高准确性,防止非劣解的遗漏。通过几个测试函数的实验仿真,所得解集的分步性和多样性都有显著的提高。     

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。     

一种新的多目标粒子群优化算法

论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值,用外部存档策略保存搜索过程中发现的非支配解;采用适应值拥挤度裁剪归档中的非支配解,并从归档中的稀松区域随机选取精英作为粒子的全局最优位置,以保持解的多样性;采用动态惯性权重聚合的方法以使算法尽可能地逼近各目标的最优解。仿真结果表明,该算法性能较好,能很好地求解多目标优化问题。     

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     

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。     

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.     

基于多点速度向量的多目标粒子群算法改进

针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题,通过引入多点速度向量,提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法,由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优点独立的速度和位置分量的叠加,减少了在目标函数最优值搜索之间相互的影响,从而有效地提高多目标粒子群在高维条件下的收敛速度以及准确性,理论证明这这种改进的有效性。实验结果证明了理论推导的正确性。     

自组织多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法收敛性和多样性难以平衡的问题,提出一种利用问题的结构信息来解决多目标问题的自组织多目标粒子群算法。通过自组织映射网络发现种群和非支配解集分布的结构,构造出当前粒子的邻域关系,从邻域中选出非支配解,从而引导种群局部和全局的搜索。提出了精英学习策略,通过对精英粒子进行变异,引导算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法可以兼顾收敛性和多样性,有效地解决多目标优化问题。     

求解多目标优化问题的灰色粒子群算法

鉴于基本粒子群算法无法解决高维多目标优化问题,提出了一种适合求解高维多目标优化问题的灰色粒子群算法(GPSO),该算法根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,利用灰色关联度的大小来选取粒子群算法中的全局极值和个体极值。实验结果证明,该算法可行而有效,同时也拓展了粒子群算法的应用领域。     

改进的约束多目标粒子群算法

在约束优化问题搜索空间分析的基础上提出了一种改进的约束多目标粒子群算法（CMOPSO）。提出一种动态ε不可行度许可约束支配关系作为主要约束的处理方法,提高了算法的边缘搜索能力和跨越非联通可行区域的能力。设计了一种新的密集距离度量方法用于外部档案维护,提高了算法的效率;提出了新的全局向导选取策略,使算法获得了更好的收敛性和多样性。数值仿真实验结果表明约束多目标粒子群算法算法可得到分布性、均匀性及逼近性都较好的Pareto最优解。     

用于约束多目标优化问题的混合粒子群算法

针对约束多目标优化问题,结合Pareto支配思想、锦标赛选择和排挤距离技术,采用双种群搜索策略,引进免疫机制,对传统的粒子更新策略进行改进,提出一种用于求解约束多目标优化问题的混合粒子群算法。通过4个标准约束多目标函数进行测试,测试结果表明,该方法有效可行,相比传统多目标优化算法更优。     

多目标微粒群优化算法综述

作为一种有效的多目标优化工具,微粒群优化(PSO)算法已经得到广泛研究与认可.首先对多目标优化问题进行了形式化描述,介绍了微粒群优化算法与遗传算法的区别,并将多目标微粒群优化算法(MOPSO)分为以下几类:聚集函数法、基于目标函数排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法,分析了各类算法的主要思想、特点及其代表性算法.其次,针对非支配解的选择、外部档案集的修剪、解集多样性的保持以及微粒个体历史最优解和群体最优解的选取等热点问题进行了论述,并在此基础上对各类典型算法进行了比较.最后,根据当前MOPSO算法的研究状况,提出了该领域的发展方向.     

改进的r支配高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法.