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| 基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法 | |
| 引用本文： | 刘衍民,邵增珍,赵庆祯.基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法[J].计算机科学,2011,38(4):260-262. |
| 作者姓名： | 刘衍民 邵增珍 赵庆祯 |
| 作者单位： | 1. 遵义师范学院数学系,遵义,563002;山东师范大学管理与经济学院,济南,250014 2. 山东师范大学信息科学与工程学院,济南,250014 3. 山东师范大学管理与经济学院,济南,250014 |
| 基金项目： | 本文受山东省科技攻关项目(2009GG10001008)和遵义科技攻关项目【2008】21号资助。 |
| 摘 要： | 粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Parct。前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解)，并且收敛速度较慢。鉴于此，提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(ACG-MOPSO)。其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度，并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子，提升粒子向Parcto前沿收敛的概率。模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法。 |
| 关 键 词： | 多目标，粒子群算法，自适应拥挤网格 |
Multi-objective Particle Swarm Optimizer Based on Adaptive Crowding Grid |
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| LIU Yan-min,SHAO Zeng-zhen,ZHAO Qing-zhen.Multi-objective Particle Swarm Optimizer Based on Adaptive Crowding Grid[J].Computer Science,2011,38(4):260-262. | |
| Authors: | LIU Yan-min SHAO Zeng-zhen ZHAO Qing-zhen |
| Affiliation: | (Department of Math, Zunyi Normal College, Zunyi 563002, China);(School of Management and Economics, Shandong Normal University, Jinan 250014, China);(School of Information Science and Engineering,Shandong Normal University,Jinan 250014,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | Multi-objective Particle swarm optimizer Adaptive crowding grid |
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