基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法 |
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作者姓名: | 屈敏 高岳林 江巧永 |
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作者单位: | 北方民族大学 信息与系统科学研究所,银川 750021 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目 |
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摘 要: | 针对粒子群优化(PSO)算法局部搜索能力不足的问题,提出一种基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法(MPSOP)。该算法利用粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子相结合的策略产生新种群,并利用尺度因子在线调节粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子的贡献量。数值实验选取6个常用测试函数并对NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明MPSOP算法的有效性。
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关 键 词: | 多目标优化
粒子群算法
Pareto邻域交叉算子
尺度因子 |
收稿时间: | 2010-12-31 |
修稿时间: | 2011-01-31 |
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