改进的粒子群求解多目标优化算法

摘要：

根据粒子群算法求解多目标问题的特点，个体极值和全局极值的选择不同会对实验结果产生很大影响。目前普遍的选择方法仅仅根据简单的支配关系，但是会存在两个解之间没有支配关系而导致不去更新个体最优值(PB)和全局最优值(GB)，这样会导致更好的个体极值和全局极值的遗漏从而降低收敛时间。文中提出一种新的个体极值和全局极值的选择策略。使用这种策略，可以加快收敛，提高准确性，防止非劣解的遗漏。通过几个测试函数的实验仿真，所得解集的分步性和多样性都有显著的提高。

关键词：粒子群算法、多目标优化、Pareto最优解、全局最优值、个体最优值

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”高技术发展计划项目2008AA01Z105

在线出版日期：2014-04-09（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