發(fā)布時(shí)間：2018-03-02 10:13

  本文關(guān)鍵詞： 粒子群算法 多目標(biāo)優(yōu)化 動(dòng)態(tài)鄰居 最優(yōu)維度粒子 隨機(jī)向?qū)W(xué)習(xí)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)多目標(biāo)粒子群算法多樣性較差,種群選擇壓力隨著變量維度增加的問(wèn)題,提出了基于動(dòng)態(tài)鄰居維度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)粒子群算法(DNDL-MOPSO)。該算法首先構(gòu)建最優(yōu)維度個(gè)體,然后在"個(gè)體認(rèn)知"和"社會(huì)認(rèn)知"的基礎(chǔ)上,對(duì)粒子速度更新公式進(jìn)行改進(jìn),采用每一維上學(xué)習(xí)對(duì)象不固定的交流方式,最后利用隨機(jī)向?qū)W(xué)習(xí)策略,增加種群多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠提高算法的全局收斂性,增加種群的多樣性,緩解選擇壓力,有效解決多峰多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。
[Abstract]:Aiming at the problem that the diversity of multi-objective particle swarm optimization algorithm is poor and the population selection pressure increases with variable dimension, a multi-objective particle swarm optimization algorithm based on dynamic neighbor dimension learning (DNDL-MOPSOO) is proposed. Then on the basis of "individual cognition" and "social cognition", the formula of particle velocity updating is improved, and the communication mode of each learning object is not fixed. Finally, the random guide learning strategy is used. The experimental results show that this method can improve the global convergence of the algorithm, increase the diversity of population, alleviate the selection pressure, and effectively solve the multi-peak and multi-objective optimization problem.
【作者單位】： 上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61403249) 上海工程技術(shù)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(No.E309031601178)
【分類號(hào)】：TP18

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