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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
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:
2007-08-29
修稿时间:
2007-12-06
点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息
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