基于动态Pareto解集的微粒群优化算法及其在多目标规划中的应用

摘要：

在传统的微粒群优化算法的基础上,提出了一种基于动态Pareto解集的求解多目标规划问题的方法.Pareto解集在每次迭代过程中进行动态更新和信息共享,在加入新产生的Pareto近似最优解同时去除解集中已经不是Pareto解的数据,每个个体随机地与Pareto解集中的结果进行信息交换,从而保证在快速找到Pareto解的同时保持多样性.并通过三个标准的测试函数证明了算法的有效性.

关键词：Pareto解、微粒群优化算法、多目标规划

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-01-20（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：85-88