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.     

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。     

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.     

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。     

空间数据关联的多目标粒子群优化算法

提出一种空间联合概率数据关联的多目标粒子群优化(DS-MOPSO)算法。采用正态分布确保初始样本均匀分布,通过采用拥挤距离和先验概率采样确立外部归档中非支配解的拥挤度来保持解的多样性;采用Sigma方法作为选择精英粒子策略寻找全局最优解;利用空间联合概率数据关联动态生成每个粒子的惯性权值,增强粒子的搜索区域,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,采用所提出的算法所得到的Pareto解集具有很好的收敛性和多样性。     

改进的多目标粒子群优化方法

为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进.首先采用基于Pareto支配概念的适应值比例方法选择gbest,其次利用动态拥挤距离更新外部精英集,并通过对精英种群执行遗传操作,最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制,加强粒子种群和精美种群的进化.典型测试函数的计算结果表明,该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善.     

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。     

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.     

基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题,提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正优化算法的进化学习公式,提高算法在约束边界区域的搜索能力;通过引入一种基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护策略,在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto前沿的分布性。实验结果表明,所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto前沿。     

拥挤距离排序的多目标文化粒子群优化算法

为解决工程优化设计问题,引入文化进化框架,提出一种拥挤距离排序的多目标文化粒子群算法.采用拥挤距离排序算子,并删除密集区域的多余粒子,以保证Pareto前沿的分布均匀性;基于拥挤距离值,从精英知识和条件知识中选择处于最分散区域的粒子,并将其分别作为全局和局部最优,以增强算法全局寻优能力;依据拥挤距离的变化,动态调整粒子群飞行参数,以提高算法收敛效率.通过标准测试问题以及与其他算法的对比,表明了所提出算法的有效性和鲁棒性.     

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     

一种改进的多目标粒子群优化算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,该算法采用精英归档策略,由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置,根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的均匀性,通过删除小密度的非劣解提高非劣解前端的均匀性。针对多目标进化算法理论型指标的不足,设计了应用型评价指标。标准函数的仿真实验结果表明,所提算法能够获得大量的非劣解,快速地收敛于Pareto最优解前端,且分布比较均匀。     

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.     

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。     

基于拥挤距离的动态粒子群多目标优化算法

提出了一种改进的基于拥挤距离的动态粒子群多目标优化算法。为提高粒子的全局搜索能力,提出了新的动态变化惯性权重和加速因子的方法。引进了拥挤距离排序方法维护外部精英集和更新全局最优值。为保持非劣解的多样性,采用了小概率变异机制,并根据种群的大小选择不同的变异概率。最后,把算法应用到5个典型的多目标测试函数并与其他算法进行比较。实验结果表明,该算法所得的Pareto解集有很好的收敛性和多样性。     

多目标优化问题的粒子群算法仿真研究*

研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解, 并且采用拥挤距离来维持外部存档规模, 同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛性距离)来提升粒子向Pareto前沿飞行的概率;为提升种群跳出局部最优解的能力, 以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作。通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测, 结果表明,CMMOPSO算法在求解多目标问题上有一定的优势。因此, CMMOPSO可以作为求解多目标优化问题的有效算法。     

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。