基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法

摘要：

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结果表明:该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题;在反向世代距离性能指标上,该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比,其种群多样性和解的收敛性优势显著.

关键词：粒子群优化、多目标优化问题、多维标准正态分布、自适应分割

所属期刊栏目：57

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目20170204020GX

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：345-351