计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
12期
3375-3379
,共5页
多目标优化%粒子群优化%局部搜索%全局最优解%局部最优解
多目標優化%粒子群優化%跼部搜索%全跼最優解%跼部最優解
다목표우화%입자군우화%국부수색%전국최우해%국부최우해
Multi-Objective Optimization (MOO)%Particle Swarm Optimization (PSO)%local search%global optimal solution%local optimal solution
为了让多目标粒子群优化算法在运行过程中保持粒子的多样性,提出了一种初始化方法和动态多粒子群协作的多目标优化算法.根据粒子群在决策空间中的分布情况动态增加或者减少粒子群数量;为避免粒子收敛速度过快,改进了决定粒子飞行速度的因素,速度值依赖于粒子当前速度惯性、粒子最优值,群最优值和所有群最优值.用五个测试函数对算法进行了测试并与多目标粒子群优化进行了比较,测试结果表明提出的算法优于多目标粒子群优化算法.
為瞭讓多目標粒子群優化算法在運行過程中保持粒子的多樣性,提齣瞭一種初始化方法和動態多粒子群協作的多目標優化算法.根據粒子群在決策空間中的分佈情況動態增加或者減少粒子群數量;為避免粒子收斂速度過快,改進瞭決定粒子飛行速度的因素,速度值依賴于粒子噹前速度慣性、粒子最優值,群最優值和所有群最優值.用五箇測試函數對算法進行瞭測試併與多目標粒子群優化進行瞭比較,測試結果錶明提齣的算法優于多目標粒子群優化算法.
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