發(fā)布時間：2020-04-03 20:05

【摘要】：鑒于平衡全局和局部搜索在多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法獲取完整均勻Pareto最優(yōu)前沿方面的重要性,設(shè)計平衡全局和局部搜索策略,進而提出改進的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(bs MOPSO).文中策略在局部搜索方面設(shè)計歸檔集自挖掘子策略,通過對歸檔集中均勻分布的部分粒子進行柯西擾動,使歸檔集涵蓋整個前沿面的局部搜索.在全局搜索方面設(shè)計邊界最優(yōu)粒子引導(dǎo)搜索子策略,以邊界最優(yōu)粒子替換部分粒子的全局最優(yōu)解,引導(dǎo)粒子向各維目標(biāo)的邊界區(qū)域搜索.選取4種對比算法在ZDT和DTLZ系列的部分測試函數(shù)上進行實驗,結(jié)果表明bs MOPSO具有更快的Pareto最優(yōu)前沿收斂效率和更好的分布性.

【相似文獻】

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本文編號：2613644