多策略改进的多目标粒子群优化算法
为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群能够快速寻找真实Pareto最优解.引入外部档案冗余机制,利用其变异及对种群的干扰策略增强解的多样性,避免算法早熟现象的发生.仿真实验结果表明,与其他几种优化算法相比,所提出的算法表现出较好的收敛性和多样性.
多目标优化、粒子群算法、多策略、增强因子、冗余机制
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TP273(自动化技术及设备)
河北省高等学校创新团队领军人才培育计划项目LJRC013;国家冷轧板带及装备工程研究中心开放课题项目2012006;河北省自然科学基金面匕项目F2016203249
2017-04-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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