基于在线归档技术的多目标粒子群算法

摘要：

提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法. 使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性. 用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能. 结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.

关键词：多目标优化、粒子群优化、在线归档、适应值共享

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研项目10405030304

在线出版日期：2006-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：883-887