一种混合的多目标粒子群算法

摘要：

将混沌变异和局部搜索与粒子群算法相结合用于多目标寻优.寻优的过程中以拥挤距离为标准,在进化的不同阶段采用相应的优化策略.当种群陷入局部最优时用混沌变异跳出该局部最优；用局部搜索法在进化后期增强算法的多样性和收敛性.实验结果表明,该方法求得的Pareto前沿分布更加均匀,更加接近理论的Pareto前沿.

关键词：混沌变异、局部搜索、收敛性、多样性、Pareto前沿、粒子群

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-04-27（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：42-45