基于多目标决策协调模型的粒子群算法及其收敛性分析

摘要：

PSO在求解高维多目标优化问题对有限个体用排序策略来寻找Pareto最优个体时,粒子群体中个体之间很难进行Pareto排序比较,或出现所有个体皆有Pareto最优解而无法实施正常的个体选优.为此,提出了一种基于多目标决策协调模型的粒子群算法,该算法将运筹学多目标决策的协调模型引入粒子群迭代过程,群体按协调模型使用偏好信息进行排序,而不是基于Pareto优于关系对当代群体进行个体排序.实验表明,该算法对解决高维多目标问题行之有效,且具有较快的收敛速度.

关键词：偏好信息、粒子群算法、Pareto最优解、多目标决策的协调模型

所属期刊栏目：23

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-11-26（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：86-88,108