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基于拥挤度与变异的动态微粒群多目标优化算法 |
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| 引用本文： | 王 辉,钱 锋 . 基于拥挤度与变异的动态微粒群多目标优化算法 [J].控制与决策,2008,23(11). |
| 作者姓名： | 王 辉 钱 锋 |
| 作者单位： | 华东理工大学 化学工程联合国家重点实验室 200237 |
| 摘 要： | 提出一种动态微粒群多目标优化算法(DCMOPSO),算法中的惯性权重和加速因子动态变化以增强算法的全局搜索能力,并采用拥挤度的方法对外部档案进行维护以增加非劣解的多样性. 在维护过程中,从外部档案中按拥挤度为每个微粒选择全局最好位置,同时使用变异操作避免算法早熟 .通过几个典型的多目标测试函数对DCMOPSO算法的性能进行了测试,并与多目标优化算法MOPSO 和NSGA-Ⅱ 进行对比 .结果表明, 算法具有良好的搜索性能. |
| 关 键 词： | 微粒群优化 多目标优化 动态变化 拥挤度 变异操作 |
| 收稿时间： | 2007-8-29 |
| 修稿时间： | 2007-12-6 |
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