基于分解的自适应多目标粒子群算法研究

针对多目标粒子群算法在选取全局最优解和保持种群多样性上存在的缺陷,本文提出了一种基于分解的自适应多目标粒子群优化算法。该算法采用切比雪夫聚合方法,将多目标问题聚合为若干个单目标问题,并对每一个单目标问题粒子的速度和位置更新公式进行改进,提高了算法搜索到Pareto解集的效率。同时,改进了惯性权重和加速因子,使其自适应调整,能够更好地平衡全局和局部搜索,采用网格技术存储最优解集,能有效保持进化群体的分布均匀性,并采用5个经典的两目标测试函数进行了仿真实验。实验结果表明,通过改进粒子群算法的速度和位置更新公式,可以提高非支配解对真实解的逼近程度,体现了本算法的有效性;多目标粒子群优化算法求得的Pareto解集,在解的收敛性和分布性上都有明显的提升。本算法为求解多目标优化问题提供了一种新的方法。