基于动态Pareto解集的微粒群优化算法及其在多目标规划中的应用

在传统的微粒群优化算法的基础上,提出了一种基于动态Pareto解集的求解多目标规划问题的方法。Pareto解集在每次迭代过程中进行动态更新和信息共享,在加入新产生的Pareto近似最优解同时去除解集中已经不是Pareto解的数据,每个个体随机地与Pareto解集中的结果进行信息交换,从而保证在快速找到Pareto解的同时保持多样性。并通过三个标准的测试函数证明了算法的有效性。     

基于偏好信息的多目标微粒群优化算法研究

在实际决策过程中,决策者可能并不需要完全获悉所有的决策方案,而是只对一些特定方案产生兴趣,对此,提出指定目标间重要关系和给定目标空间参考点情况下的多目标微粒群优化算法.以格栅作为解的多样性保持策略,对于给定目标间重要关系的偏好信息,可以获得特定区域的多个解;对于给定参考点的偏好信患,可以同时获得多个特定区域中的多个解,有利于决策者进行更有效的决策.通过对典型测试问题的仿真实验,验证了本算法的正确性和有效性.     

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.     

多目标微粒群优化算法及其应用研究进展*

多目标微粒群优化(MOPSO)算法是一类基于群体智能的新型全局多目标优化方法,已受到广泛关注,并在许多领域得到应用。针对近几年来MOPSO算法及其应用的进展进行了综述和评论。首先描述了MOPSO算法的基本框架;接着对MOPSO算法进行了分类和分析,并给出了MOPSO算法的一些改进策略;然后介绍了MOPSO算法的应用进展;最后,展望了MOPSO算法值得进一步研究的方向。     

多目标优化的一种改进微粒群算法

微粒群算法是解决多目标优化问题的一个重要方法.为了多目标目标优化求解问题,常用的微粒群算法在处理多目标优化问题时,存在所得Pareto最优解集的分散性和实用性较差的缺点.针对上述问题,提出了微粒群算法的一种改进形式.改进算法引入了个体精英解集,从中选择更合适的个体最优位置.同时,在评价个体适应度时,考虑了目标函数值差异这一信息.个体对应的目标函数值差异大,则其适应度就小.这样能避免各目标函数值差异过大的最优解存在.三个典型的多目标测试函数表明,改进方法得到最优解集具有更好的分散性和实用性.测得结果证明,改进方法是有效的.     

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。     

一种优化模糊神经网络的多目标微粒群算法

模糊神经网络优化是一个多目标优化问题.通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法.在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极值.算法能够引导粒子较快地向非劣最优解区域移动并最终获得多个非劣最优解,为模糊神经网络的精确性和复杂性的折中寻优问题提供了一种解决方法.茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于混沌的多目标粒子群优化算法

针对多目标优化问题,提出了一种改进的粒子群算法.该算法为了寻找新解,引入了混沌搜索技术,同时采用了一种新的方法--拥挤距离法定义解的适应度.并采取了精英保留策略,在提高非劣解集多样性的同时,使解集更加趋近于Pareto集.最后,把算法应用到4个典型的多目标测试函数.数值结果表明,该算法能够有效的收敛到Pareto非劣最优目标域,并沿着Pareto非劣目标域有很好的分散性.     

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。     

求解人力资源分配问题的多目标微粒群优化算法*

提出一种改进的多目标微粒群优化算法来求解人力资源分配问题.通过对种群进行正交初始化,保证了个体在整个可行解空间上的均匀分散,使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;通过基于网格技术的外部存档非劣解删选策略,有效地保留了逼近Pareto前沿的非劣解;引入一种广义的学习策略来提升粒子向Pareto前沿收敛的概率.实验结...     

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。     

带两类正态变异的多目标粒子群算法

提出一种带两类正态变异的多目标粒子群算法,其中一类变异有助于在非劣解的邻域内发现新的非劣解,另一类变异可以分散粒子群.将搜索过程分为3个阶段,在每个阶段引导粒子的选择采用不同的针对性策略.数值结果表明,所提出的算法能够显著提高解的多样性和收敛性.     

基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.     

基于决策者偏好区域的多目标粒子群算法研究*

多目标优化问题中,决策者往往只对目标空间的某一区域感兴趣,因此需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解,但传统的方法却找出全部的Pareto前沿,决策效率不高。针对该问题,给出了基于决策者偏好区域的多目标粒子群优化算法。它只求出与决策者偏好区域相关的部分Pareto最优集,从而减少了进化代数,加快收敛速度,有利于决策者进行更有效的决策。算法把解与偏好区域的距离作为影响引导者选择和剪枝策略的一个因素,运用格栅方法实现解在Pareto边界分布的均匀性。仿真结果表明该算法是有效的。     

基于多策略的多目标粒子群优化算法

针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm for Multi-Strategy,MS-MOPSO）。采用非支配排序和拥挤距离排序相结合策略,重新划分外部种群和进化种群;采用小生境选择策略,在外部种群中选择最佳粒子作为领导粒子,用于领导进化种群中粒子的进化;在进化种群中利用多尺度高斯变异策略,平衡算法的全局搜索和局部精确搜索;采用邻域认知个体极值更新策略,不断更新个体极值。将该算法应用到典型的多目标测试函数,并与其他多目标优化算法进行对比分析,测试结果表明该算法中四个策略的有效性和互补性,同时验证了该算法不但具有较好的收敛性和收敛速度,而且该算法最优解的分布具有良好的均匀性和多样性。     

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。     

云计算环境下基于粒子群算法的多目标优化

为了优化资源的部署调度,需要考虑处理费用、传输费用,并提高云计算的性能.对云计算环境下特点进行了研究,把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图,对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型,并通过粒子群算法对多目标模型进行优化.仿真结果表明,该多目标优化模型和算法不但能优化处理时间、传输时间,也能优化处理费用和传输费用.     

不确定可靠性优化问题的多目标粒子群优化算法

针对元件可靠性为区间值的系统可靠性优化问题, 提出一种区间多目标粒子群优化方法. 首先, 建立问题的区间多目标优化模型; 然后, 利用粒子群算法优化该模型, 定义一种不精确Pareto 支配关系, 并给出编码、约束处理、外部存储器更新、领导粒子选择等关键问题的解决方法; 最后, 将该方法应用于可靠性优化问题实例, 验证了方法的有效性.

     

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.