一种多目标优化问题的理想灰色粒子群算法

巩岁平; 任军号; 张宝磊

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针对逼近理想解的排序方法对Pareto前端的距离跟踪以及灰色关联度能够很好地分析非劣解集曲线与Pareto最优解集曲线的相似性,提出了一种求解多目标优化问题的理想灰色粒子群算法.该算法利用理想解理论与灰色关联度理论来求解粒子与理想解之间的相对适应度和灰色关联度系数,把两者的和定义为相对理想度,通过相对理想度来判别粒子的优劣,以确定个体极值和全局极值.通过四组不同类型的基准函数测试算法性能,并与目标加权法和灰色粒子群算法比较分析,结果表明该算法能够较好地收敛到Pareto最优解集,不但具有较好的收敛性和分布均匀性,而且算法的复杂度并没有增加.

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来源
《计算机应用研究》 |2010年第12期|4457-44594472|共4页
作者
巩岁平; 任军号; 张宝磊;
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作者单位

西北工业大学;

自动化学院;

西安;

710072;

西北工业大学;

自动化学院;

西安;

710072;

西北工业大学;

自动化学院;

西安;

710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
多目标优化; 理想解; 灰色关联度; 粒子群算法; Pareto最优解;

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