CAJ | 학술논문

为了避免粒子群算法在存在较多局部最优解的作用下收敛于伪最优解，文章提出一种基于分布估计的多目标微粒群优化算法（MOPSO-EDA）。在每次寻优过程中，利用分布估计算法对决策空间的粒子进行训练，通过建立较优解的概率模型，并对概率模型进行更新、采样，以得到新的粒子信息。文中使用最优值评估选取法求取微粒局部和全局最优位置。通过与其他两个著名算法（NSGA-Ⅱ、SPEA2）在GD和SP两方面进行比较，得出MOPSO-EDA获得的Pareto解具有较好的收敛性和分布性。
위료피면입자군산법재존재교다국부최우해적작용하수렴우위최우해，문장제출일충기우분포고계적다목표미립군우화산법（MOPSO-EDA）。재매차심우과정중，이용분포고계산법대결책공간적입자진행훈련，통과건립교우해적개솔모형，병대개솔모형진행경신、채양，이득도신적입자신식。문중사용최우치평고선취법구취미립국부화전국최우위치。통과여기타량개저명산법（NSGA-Ⅱ、SPEA2）재GD화SP량방면진행비교，득출MOPSO-EDA획득적Pareto해구유교호적수렴성화분포성。