计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
12期
4492-4494
,共3页
江勋林%郭坚毅%唐建%凌海风
江勛林%郭堅毅%唐建%凌海風
강훈림%곽견의%당건%릉해풍
多目标粒子群算法%模糊学习%自适应子群
多目標粒子群算法%模糊學習%自適應子群
다목표입자군산법%모호학습%자괄응자군
为提高多目标粒子群算法的局部搜索能力,提出了一种模糊学习子群多目标粒子群算法(FLSMOP-SO).在搜索过程中,每个粒子模糊自适应学习生成不确定的p个粒子形成一个子群而不是只产生一个新粒子,然后在其中选择模糊满意解作为其下一代新粒子.对四个典型测试函数的实验结果表明,新算法比NSGAⅡ和MOPSO两种经典多目标优化算法有显著的优越性.
為提高多目標粒子群算法的跼部搜索能力,提齣瞭一種模糊學習子群多目標粒子群算法(FLSMOP-SO).在搜索過程中,每箇粒子模糊自適應學習生成不確定的p箇粒子形成一箇子群而不是隻產生一箇新粒子,然後在其中選擇模糊滿意解作為其下一代新粒子.對四箇典型測試函數的實驗結果錶明,新算法比NSGAⅡ和MOPSO兩種經典多目標優化算法有顯著的優越性.
위제고다목표입자군산법적국부수색능력,제출료일충모호학습자군다목표입자군산법(FLSMOP-SO).재수색과정중,매개입자모호자괄응학습생성불학정적p개입자형성일개자군이불시지산생일개신입자,연후재기중선택모호만의해작위기하일대신입자.대사개전형측시함수적실험결과표명,신산법비NSGAⅡ화MOPSO량충경전다목표우화산법유현저적우월성.
