基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法

裴胜玉; 周永权

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基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法

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本文结合Pareto支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术,对传统的粒子更新策略进行改进,给出了一种新的粒子淘汰准则,提出了一种基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法.最后,通过7个多目标标准测试函数进行测试.测试结果表明,该方法有效可行,其性能优于如NSGAII、SPEA2等多目标优化算法.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第11期|85-88|共4页
作者
裴胜玉; 周永权;
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作者单位

广西民族大学数学与计算机科学学院;

广西;

南宁;

530006;

广西民族大学数学与计算机科学学院;

广西;

南宁;

530006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
Pareto支配集; 精英保留策略; 锦标赛; 排挤距离; 粒子群优化算法;

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