為更好地解決多目標(biāo)問題,提高多目標(biāo)優(yōu)化算法的多樣性和收斂性,提出一種改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法。算法將種群分為多個(gè)子種群同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化搜索并改進(jìn)粒子速度更新公式,擴(kuò)大Pareto最優(yōu)解集的覆蓋面;利用反三角函數(shù)logistic映射初始化種群,使初始種群分布更均勻;并使用時(shí)變變異方法對(duì)外部檔案進(jìn)行變異,避免陷入局部最優(yōu)。通過與標(biāo)準(zhǔn)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法（MOPSO）和NSGA-Ⅱ在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)ZDT1、ZDT2、KUR上的仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比,驗(yàn)證了該文提出的改進(jìn)算法的有效性,并將其應(yīng)用于雷達(dá)優(yōu)化布站。 

【文章來源】：電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,49(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于融合多策略改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[J]. 楊景明,侯新培,崔慧慧,呼子宇,穆曉偉.  控制與決策. 2018(02)
[2]一種基于軌道均勻分布的混沌遺傳優(yōu)化算法[J]. 王德成,林輝.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(04)

博士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)資源管理算法研究[D]. 楊益川.電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3218978