發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 14:32

  本文關(guān)鍵詞：基于多層次信息交互的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法　出處：《控制與決策》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：為提高多目標(biāo)優(yōu)化算法的收斂性和多樣性,提出一種基于多層次信息交互的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法.在該算法中,整個(gè)優(yōu)化過(guò)程可分為標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化層、粒子進(jìn)化與學(xué)習(xí)層和檔案信息交換層3個(gè)層次.粒子進(jìn)化與學(xué)習(xí)層保證了每次迭代都能得到更好的粒子位置;檔案信息交換層可以提供更好的全局最優(yōu).優(yōu)化算法各個(gè)層次之間通過(guò)信息交互,共同提高算法的收斂性和多樣性.與NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的對(duì)比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能夠有效解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題.
[Abstract]:......
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制與仿真中心;哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473100)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中,許多問(wèn)題都是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,需要同時(shí)對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化.然而,需要優(yōu)化的多個(gè)目標(biāo)之間往往是相互沖突的,難以?xún)?yōu)化.傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化方法通過(guò)加權(quán)將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,但這需要待優(yōu)化問(wèn)題相應(yīng)的先驗(yàn)知識(shí),因此該方法對(duì)一些多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題

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本文編號(hào)：1350627