基于Maximin的动态种群多目标粒子群算法

摘要：

针对粒子群优化算法在处理多目标函数优化问题的过程中,往往会出现局部收敛现象,在MOPSO算法基础上提出了一种新的多目标粒子群优化算法.该算法在运行过程中采用动态调整粒子群种群数目的方式使粒子摆脱局部最优解对其的吸引;同时为了克服粒子种群多样性降低带来的影响,将粒子的相对适应度方差引入到Maximin计算公式中.然后基于Pareto最优的概念,利用方差Maximin策略来评价最优解,并保存在可变的外部精英集中,以保证结果的分布性良好.最后,该方法在仿真中取得了良好效果,可以更广泛地应用到复杂工业多目标优化领域中.

关键词：多目标优化问题、粒子群优化算法、动态种群、方差Maximin策略、局部收敛

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划项目2007AA04Z194

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：913-916