一种改进的多目标粒子群优化算法

何骞; 董轶群; 徐文星

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针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.

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来源
《北京石油化工学院学报》 |2016年第3期|37-43|共7页
作者
何骞; 董轶群; 徐文星;
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作者单位

北京化工大学,北京100029;

北京石油化工学院,北京102617;

北京石油化工学院,北京102617;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多目标优化; 粒子群优化算法; 分段Logistic混沌映射; 拥挤距离;

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