计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2013年
6期
1313-1323
,共11页
多粒子群协同%动态多目标优化问题%动态系统%PID控制%柯西变异
多粒子群協同%動態多目標優化問題%動態繫統%PID控製%柯西變異
다입자군협동%동태다목표우화문제%동태계통%PID공제%가서변이
multiple swarm co-evolutionary%dynamic multi-objective optimization problems%dynamic system%PID controller%cauchy mutation
在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行“勘探”搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行“开采”搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性；最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果.
在現實生活中大多數多目標優化問題都隨時間變化,這就要求優化算法在時間約束內快速找到動態變化Pareto最優解或Pareto邊界.基于此,提齣一種基于多種群協同的動態多目標粒子群改進算法,旨在利用多種群競爭和協作兩種模式互相配閤,從而達到快速高效求解動態多目標優化問題的目的,多種群競爭模式主要任務是對解空間進行“勘探”搜索,噹競爭失效後,自適應切換到協作模式對解空間進行“開採”搜索.通過對多種群協同搜索概率分析,證明多種群相比單種群具有更高的搜索效率,通過對3類動態多目標測試函數倣真,驗證瞭改進算法的有效性；最後將該方法應用于動態繫統PID控製器的參數整定上,得到瞭較優的控製參數,取得滿意的控製效果.
재현실생활중대다수다목표우화문제도수시간변화,저취요구우화산법재시간약속내쾌속조도동태변화Pareto최우해혹Pareto변계.기우차,제출일충기우다충군협동적동태다목표입자군개진산법,지재이용다충군경쟁화협작량충모식호상배합,종이체도쾌속고효구해동태다목표우화문제적목적,다충군경쟁모식주요임무시대해공간진행“감탐”수색,당경쟁실효후,자괄응절환도협작모식대해공간진행“개채”수색.통과대다충군협동수색개솔분석,증명다충군상비단충군구유경고적수색효솔,통과대3류동태다목표측시함수방진,험증료개진산법적유효성；최후장해방법응용우동태계통PID공제기적삼수정정상,득도료교우적공제삼수,취득만의적공제효과.
