计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2015年
2期
46-56
,共11页
多点速度向量%多目标问题%粒子群算法
多點速度嚮量%多目標問題%粒子群算法
다점속도향량%다목표문제%입자군산법
multi-point velocity vector%multi-objective problem%particle swarm optimization algorithm
针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题，通过引入多点速度向量，提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法，由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优点独立的速度和位置分量的叠加，减少了在目标函数最优值搜索之间相互的影响，从而有效地提高多目标粒子群在高维条件下的收敛速度以及准确性，理论证明这这种改进的有效性。实验结果证明了理论推导的正确性。
針對多目標粒子群算法在高維條件下易早熟、迭代步驟數較多的問題，通過引入多點速度嚮量，提齣一種基于多點速度嚮量的多目標粒子群改進算法，由于改進的多目標粒子群可以看成多箇對于目標函數和噹前種群的多目標最優點獨立的速度和位置分量的疊加，減少瞭在目標函數最優值搜索之間相互的影響，從而有效地提高多目標粒子群在高維條件下的收斂速度以及準確性，理論證明這這種改進的有效性。實驗結果證明瞭理論推導的正確性。
침대다목표입자군산법재고유조건하역조숙、질대보취수교다적문제，통과인입다점속도향량，제출일충기우다점속도향량적다목표입자군개진산법，유우개진적다목표입자군가이간성다개대우목표함수화당전충군적다목표최우점독립적속도화위치분량적첩가，감소료재목표함수최우치수색지간상호적영향，종이유효지제고다목표입자군재고유조건하적수렴속도이급준학성，이론증명저저충개진적유효성。실험결과증명료이론추도적정학성。
Aiming to handle the Multi-objective Optimization Problem(MOP), using the method of introducing multi-vector, an improved multi-objective particle swarm optimization algorithm is proposed in this paper. Improved multi-objective particle swarm optimization algorithm can find the global optimum faster than the standard multi-objective particle swarm optimization algorithm under high-dimensional situation. Through theoretical derivation, the correctness of improved multi-objective particle swarm optimization algorithm is proved. The correctness of the theoretical derivation is verified by experiment.
