發(fā)布時(shí)間：2017-09-21 19:44

  本文關(guān)鍵詞：一種均衡各速度項(xiàng)系數(shù)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

  更多相關(guān)文章： 粒子群優(yōu)化算法 均衡 速度項(xiàng)系數(shù) 自適應(yīng) 多目標(biāo)優(yōu)化

【摘要】：粒子群優(yōu)化算法已成為求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的有效方法之一,而速度更新公式中的慣性、局部和全局3個(gè)速度項(xiàng)的系數(shù)的動(dòng)態(tài)合理設(shè)置是算法優(yōu)化效率的關(guān)鍵問題。為解決現(xiàn)有算法僅單獨(dú)設(shè)置各速度項(xiàng)系數(shù)導(dǎo)致優(yōu)化效率不高的問題,提出了一種均衡各速度項(xiàng)系數(shù)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法。該方法旨在通過粒子的局部最優(yōu)和全局最優(yōu)的信息來引導(dǎo)種群的進(jìn)化方向,動(dòng)態(tài)調(diào)整每一個(gè)粒子速度項(xiàng)系數(shù)來均衡慣性、局部和全局3個(gè)速度項(xiàng)在搜索中的作用,從而更為準(zhǔn)確地刻畫算法的搜索能力和搜索精度,更好地平衡算法的探究和探索能力,進(jìn)一步提高粒子群優(yōu)化算法解決復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題的效率。在7個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與5種經(jīng)典的進(jìn)化算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明新算法在綜合指標(biāo)IGD以及多樣性評(píng)估指標(biāo)Δ評(píng)分上具有更好的收斂速度和分布性,驗(yàn)證了新算法的有效性。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群優(yōu)化算法 均衡 速度項(xiàng)系數(shù) 自適應(yīng) 多目標(biāo)優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61403206) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20151458)資助
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-10-18返修日期:2016-01-18本文受國(guó)家自然科學(xué)基金(61403206),江蘇省自然科學(xué)基金(BK20151458)資助。1引言多目標(biāo)優(yōu)化問題(Multi-Objective Optimization Problem,MOP)通常存在多個(gè)彼此沖突的目標(biāo),相比傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化問題,其優(yōu)化結(jié)果不再是單一最優(yōu)值而是Pareto

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：896509