| 自组织多目标粒子群优化算法 |
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| 引用本文： | 梁静,郭倩倩,岳彩通,瞿博阳. 自组织多目标粒子群优化算法[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(8) |
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| 作者姓名： | 梁静 郭倩倩 岳彩通 瞿博阳 |
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| 作者单位： | 郑州大学电气工程学院,郑州,450001;中原工学院电子信息学院,郑州,450007 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61473266,61673404);河南省高校优秀青年教师研究奖励基金资助项目(2014GGJS-004);河南省大学创新人才科技计划资助项目(16HASTIT041) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 多目标粒子群优化 自组织映射 种群分布 精英学习策略 |
| 收稿时间： | 2018-01-24 |
| 修稿时间： | 2018-04-02 |
Self-organizing multi-objective particle swarm optimization algorithm |
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| Liang Jing,GuoQianqian,Yue Caitong and Qu Boyang. Self-organizing multi-objective particle swarm optimization algorithm[J]. Application Research of Computers, 2019, 36(8) |
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| Authors: | Liang Jing GuoQianqian Yue Caitong Qu Boyang |
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| Affiliation: | School of Electrical Engineering, Zhengzhou University,,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-objective particle swarm optimization self-organizing map population distribution elite learning strategy |
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