基于改进粒子群优化算法的约束多目标优化

摘要：

针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力.定义新的k 最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密度和轮盘赌选择相结合选取全局最优粒子.仿真结果表明,该算法在Pareto 解集均匀性及逼近性方面均具有优势.

关键词：约束多目标优化、距离量度、自适应惩罚、粒子群优化算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目"数据驱动的多相交互冶金过程能耗优化方法研究及应用"60874069;教育部高校博士点专项科研基金资助项目"基于数据驱动的锌电解过程能耗优化方法研究"200805331104

在线出版日期：2010-12-21（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：203-205,213