10.3969/j.issn.1671-7775.2021.06.010
基于三方竞争机制的反向多目标粒子群优化算法
针对传统多目标粒子群优化算法容易早熟的问题,提出一种基于三方竞争机制的反向多目标粒子群优化算法(MOPSO-TCOL).该算法利用当前种群在每一代中选择的三方竞争者来引导种群进化,这能够有效减少维护外部存档时的计算成本.在每次竞争中,MOPSO-TCOL从种群中随机挑选3个粒子进行比较,并基于不同的策略分别进行更新,这有利于保持种群的多样性.提出了一种基于反向学习策略的渐进式粒子更新方式,部分粒子进行反向学习以避免算法陷入局部最优,其他粒子通过向指定的更优粒子学习进行更新以加强收敛性.将所提出算法与8个多目标优化算法在14个标准测试函数上进行了性能比较试验.结果表明MOPSO-TCOL算法在多样性和收敛性上具有显著优势,且具有更快的收敛速度.
粒子群优化算法;多目标优化;进化算法;三方竞争机制;反向学习;Pareto前沿
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61976108,61572241
2021-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
685-693