基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化

摘要：

针对现有多目标算法存在的收敛性不强、分散性不高等问题,提出了一种基于直觉模糊熵的粒子群多目标优化算法(IFEMOPSO).首先,计算出种群的直觉模糊熵(IFE),作为衡量种群在多目标空间下多样性的测度;其次,设计基于IFE的惯性权重动态变化、外部档案调用以及变异操作等3种增强算法探索力度的策略,建立了直觉模糊多目标规划模型,有效地提高了群体进化过程中的多样性,防止了算法陷入局部收敛;最后,仿真结果表明,所提算法很好地提高了所得非劣解集的收敛性和分散性,有效地解决了多目标优化问题.

关键词：直觉模糊熵、粒子群算法、多样性、多目标优化问题

所属期刊栏目：43

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61402517;中国博士后基金2013M542331;陕西省自然科学基金2013JQ8035

在线出版日期：2016-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：262-266