基于动态层次分析的自适应多目标粒子群优化算法及其应用

摘要：

提出一种基于动态层次分析的自适应多目标粒子群优化算法，利用模糊一致矩阵层次分析法选取全局最优粒子，保证进化方向的合理性和客观性。在进化过程中对种群状态进行客观度量，自适应更新种群的权重和学习因子等重要参数，使种群进化具有自我调节能力。将提出的算法分别应用于标准多目标测试函数、PID控制器参数优化和甲醇转化烃类物质的工业过程模型辨识中，通过与其他算法的对比说明了所提出算法的有效性和可行性。

关键词：多目标粒子群、模糊决策、模糊一致矩阵、层次分析、PID控制

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61374166；教育部博士点基金项目20120010110010；宁波市自然科学基金项目2012A610001

在线出版日期：2015-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：215-221