一种用于多目标优化的混合粒子群优化算法

摘要：

将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法(HMOPSO).该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力.HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化.数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO.

关键词：多目标优化、粒子群算法、局部搜索、Pareto最优

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 10472034,10590351

在线出版日期：2009-02-10（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：18-21