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基于粒子群算法求解多目标优化问题 总被引:58,自引:0,他引:58
粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用.通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,实验结果证明了算法的有效性. 相似文献
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一种基于粒子群优化的多目标优化算法 总被引:5,自引:2,他引:5
论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。 相似文献
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针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向性操作的更新机制,将所求得非劣解的拥挤度作为寻优迭代过程中最优值的选取条件。与细菌觅食算法和NS-GA-Ⅱ算法的仿真结果表明,在对多目标测试函数ZDT1~ZDT4和ZDT6的求解过程中,该算法不仅能提高精度和快速地得到Pareto解集,并能有效地保持所求最优解的多样性。 相似文献
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粒子群优化算法求解多目标优化问题存在早熟收敛和后期收敛速性差的不足,解的分布性也有待提高。为此设计一种新的多目标粒子群优化算法:对寻求粒子最优解的sigma方法进行改进,提出一种综合非支配解密度信息和sigma值的最优解求解机制。对变异粒子速度进行矢量扰动变异;对停滞粒子进行位置变异,有效避免算法的早熟收敛问题。测试结果表明,所提出的算法在收敛性和解的分布性、多样性方面较经典的算法具有明显的优势。 相似文献
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为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性. 相似文献
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提出一种三态协调搜索多目标粒子群优化算法. 该算法提出的三态指导粒子选择策略可以很好地协调算法的局部和全局搜索能力, 且算法改进了传统的外部档案保存机制, 同时引入3 种突变因子, 使获得的非劣解具有更好的分散性. 通过对标准测试函数的求解, 并与其他经典多目标优化算法比较, 表明了新算法在收敛性和多样性方面均有较大的优越性. 最后分析了区域划分系数对所提出算法性能的影响.
相似文献9.
将粒子群算法与局部优化方法相结合,提出了一种混合粒子群多目标优化算法(HMOPSO)。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点,引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略,以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法,得到近似的Pareto最优解;然后启动多目标线搜索,发挥传统数值优化算法的优势,对其进行进一步的优化。数值实验表明,HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力,同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。 相似文献
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多目标优化问题的粒子群算法仿真研究* 总被引:2,自引:2,他引:0
研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法(CMMOPSO)。该算法采用外部存档存储每一代产生的非劣解, 并且采用拥挤距离来维持外部存档规模, 同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略(基于拥挤距离和收敛性距离)来提升粒子向Pareto前沿飞行的概率;为提升种群跳出局部最优解的能力, 以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作。通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测, 结果表明,CMMOPSO算法在求解多目标问题上有一定的优势。因此, CMMOPSO可以作为求解多目标优化问题的有效算法。 相似文献
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针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算法的收敛性以及收敛速度与粒子群算法位置加权因子有很大关系,通过选择合适的加权因子能有效提高算法的计算效率,算法适用于地球物理优化领域的波动方程反问题。 相似文献
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遗传算法在多目标优化应用中的对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
多目标优化应用研究在过程工程领域越来越受重视。本文首先给出了多目标优化问题的一般形式,指出多目标问题求解任务:引导搜索向整个的Pareto优化范围;Pareto优化前沿上保持解集的多样性。在简要论述遗传算法求解多目标技术的基础上,对应用了遗传算法求解多目标的两种方法进行了对比研究,并给出了线性加权遗传算法和一种多目标遗传算法的计算框图。指出线性加权法求解Pareto最优解时不能不能很好地处理非凸区域、均匀分布的权重值不能生成均匀分布的Pareto前沿等局限性,以及多目标遗传算法生成种群多样性及Pareto最优解均匀分布的优点,并用实例进行了验证说明。 相似文献
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针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化,提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。同时,在双向学习策略中,为了克服单一性的学习因子和惯性权重在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题,提出了双重自适应策略,更好地平衡群体中粒子的搜索行为。最后利用标准测试函数对该算法进行仿真验证,并与其他两种改进的算法对比。实验结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面具有明显优势。 相似文献
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无线传感器节点部署是无线传感器网络研究的关键问题,面对工作在复杂环境下的众多传感器节点,模拟了一个由随机部署的固定节点和移动节点构成的无线传感器网络环境。为了优化节点的布局,将粒子群算法与虚拟力相结合,提出了一种虚拟力扰动指数权值递减型粒子群算法,该策略通过改进粒子群算法加快了粒子进入局部搜索的速度,并异构了节点间虚拟力来影响粒子群算法中粒子的进化过程,提高算法收敛速度。仿真结果表明,和传统的粒子群算法相比,提出的算法可以得到更高的覆盖率,且收敛速度更快。 相似文献
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为了解决虚拟企业中的任务分配问题,建立了任务分配的多目标决策优化模型。分析了传统的PSO算法,通过设置算法中速度惯性权重和加速度系数的自动调整,以及引入遗传算法中的变异操作,实现了对该算法的改进。基于改进的PSO算法求解任务分配模型,研究了求解问题与粒子的映射以及采用TOPSIS计算粒子位置适应度的方法,进而设计了一种基于改进PSO算法的任务分配算法。通过应用实例及仿真实验,证明了改进的PSO算法应用于任务分配的可行性和有效性。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,提出了一种基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法。一方面,在可行域中采用混沌初始化生成均匀分布的粒群,提高了初始解的质量;另一方面,构造了基于群体适应度方差的惯性权重的自适应变换公式,增强了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 相似文献