本文選題：變異 + 精英學習��； 參考：《控制與決策》2016年08期

【摘要】：為平衡多目標粒子群的全局和局部搜索能力,提出一種基于高斯混沌變異和精英學習的自適應(yīng)多目標粒子群算法.首先,提出一種新的種群收斂狀態(tài)檢測方法,自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重和學習因子的值,以達到探索和開發(fā)的最佳平衡.然后,當檢測到種群收斂停滯時,采用一種帶有高斯函數(shù)和混沌特性的變異算子協(xié)助種群跳出局部最優(yōu),以增強全局搜索能力.最后,外部檔案中的精英解相互學習,增強算法的局部搜索能力.在多目標標準測試問題上的仿真結(jié)果表明了所提出算法的有效性.
[Abstract]:In order to balance the global and local search ability of multi-objective particle swarm optimization, an adaptive multi-objective particle swarm optimization algorithm based on Gao Si chaos mutation and elite learning is proposed. Firstly, a new method of population convergence state detection is proposed, which adaptively adjusts the values of inertia weight and learning factor in order to achieve the best balance of exploration and development. Then, when the convergence stagnation is detected, a mutation operator with Gao Si function and chaotic characteristics is used to help the population jump out of the local optimum, so as to enhance the global search ability. Finally, the elite solutions in the external files learn from each other and enhance the local search ability of the algorithm. Simulation results on multiobjective standard test problem show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 大連理工大學電子信息與電氣工程學部;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目(2013CB430403) 國家自然科學基金項目(61374154)
【分類號】：TP18

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本文編號：1836321