自组织多目标粒子群优化算法
Self-organizing multi-objective particle swarm optimization algorithm
1. 郑州大学 电气工程学院, 郑州 450001
2. 中原工学院 电子信息学院, 郑州 450007
摘要
针对多目标粒子群优化算法收敛性和多样性难以平衡的问题，提出一种利用问题的结构信息来解决多目标问题的自组织多目标粒子群算法。通过自组织映射网络发现种群和非支配解集分布的结构，构造出当前粒子的邻域关系，从邻域中选出非支配解，从而引导种群局部和全局的搜索。提出了精英学习策略，通过对精英粒子进行变异，引导算法跳出局部最优。实验结果表明，所提算法可以兼顾收敛性和多样性，有效地解决多目标优化问题。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61473266,61673404)
河南省高校优秀青年教师研究奖励基金资助项目(2014GGJS-004)
河南省大学创新人才科技计划资助项目(16HASTIT041)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0070
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2311-2316,2348
文章编号: 1001-3695(2019)08-015-2311-06
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
梁静, 郭倩倩, 岳彩通, 等. 自组织多目标粒子群优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2311-2316,2348. (Liang Jing, Guo Qianqian, Yue Caitong, et al. Self-organizing multi-objective particle swarm optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2311-2316,2348. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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