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相似文献
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1.
针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm for Multi-Strategy,MS-MOPSO)。采用非支配排序和拥挤距离排序相结合策略,重新划分外部种群和进化种群;采用小生境选择策略,在外部种群中选择最佳粒子作为领导粒子,用于领导进化种群中粒子的进化;在进化种群中利用多尺度高斯变异策略,平衡算法的全局搜索和局部精确搜索;采用邻域认知个体极值更新策略,不断更新个体极值。将该算法应用到典型的多目标测试函数,并与其他多目标优化算法进行对比分析,测试结果表明该算法中四个策略的有效性和互补性,同时验证了该算法不但具有较好的收敛性和收敛速度,而且该算法最优解的分布具有良好的均匀性和多样性。  相似文献   

2.
杨俊杰  周建中  方仍存  钟建伟 《计算机工程》2007,33(18):249-250,264
提出了一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法,该算法采用自适应网格方法来估计非劣解集中粒子的密度信息、平衡全局和局部搜索能力的Pareto最优解的搜索机制、删除品质差的多余粒子的Archive集的修剪技术。通过对三峡梯级多目标优化调度问题的计算,表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段。  相似文献   

3.
研究进化算法在求解多目标优化问题时,极易陷入到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),为了提高优化过程,提出一种基于动态多种群的多目标粒子群算法(DMSMOPSO).在DMSMOPSO算法中,为了增加种群的多样性,提升粒子跳出局部最优解的能力,采用多子群进行搜索并且子群是动态地进行构建;采用K-均值聚...  相似文献   

4.
一种用于多目标优化的混合粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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   

5.
求多目标优化问题的粒子群优化算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
将粒子群优化算法应用于求解多目标优化问题,提出一种双向搜索机制,指导粒子向着搜索空间中非劣目标区域以及粒子分布最为稀疏的区域这两个方向进行寻优,进而提出了求解多目标优化问题的基于粒子群优化算法的双向搜索法,该算法对粒子全局最优经验的选择策略以及粒子群的状态更新机制进行了改进。实验研究表明,该算法不仅能快速有效地获得多目标优化问题的非劣最优解集,而且求出的解集具有良好的分布性。  相似文献   

6.
张伟  黄卫民 《自动化学报》2022,48(10):2585-2599
在多目标粒子群优化算法中, 平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键, 多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索, 在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足. 为解决这一问题, 提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法. 采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测, 自适应调整粒子的探索和开发过程; 为准确制定不同性能的粒子的搜索策略, 提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法, 根据粒子的收敛性评价指标, 将种群划分为3个区域, 将粒子性能与算法寻优过程结合, 提升种群中各个粒子的搜索效率; 为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向, 使算法停滞, 陷入局部最优的问题, 提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法, 提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程; 采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档, 避免仅根据粒子密度对外部存档维护时, 删除收敛性较好的粒子, 导致种群产生退化, 影响粒子开发能力. 仿真实验结果表明, 与其他几种多目标优化算法相比, 该算法具有良好的收敛性和多样性.  相似文献   

7.
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   

8.
粒子群优化算法已成为求解多目标优化问题的有效方法之一,而速度更新公式中的惯性、局部和全局3个速度项的系数的动态合理设置是算法优化效率的关键问题。为解决现有算法仅单独设置各速度项系数导致优化效率不高的问题,提出了一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法。该方法旨在通过粒子的局部最优和全局最优的信息来引导种群的进化方向,动态调整每一个粒子速度项系数来均衡惯性、局部和全局3个速度项在搜索中的作用,从而更为准确地刻画算法的搜索能力和搜索精度,更好地平衡算法的探究和探索能力,进一步提高粒子群优化算法解决复杂多目标优化问题的效率。在7个标准测试函数上进行实验,并与5种经典的进化算法进行对比,结果表明新算法在综合指标IGD以及多样性评估指标Δ评分上具有更好的收敛速度和分布性,验证了新算法的有效性。  相似文献   

9.
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   

10.
为提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性与解集多样性,提出一种基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法(H-MOPSO).通过建立局部搜索与粒子群优化的混合模型,在该模型中后期引入基于侧步爬山策略的局部搜索,周期性代替粒子群搜索并优化混合参数,使粒子根据距离前沿的远近朝下降或非支配方向搜索,加快粒子群收敛并改善其分布.同时采用非均匀变异算子和线性递减的惯性权重策略,避免算法早熟.通过标准测试函数的对比实验表明,该算法整体上比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性与收敛性.  相似文献   

11.
针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。  相似文献   

12.
陈民铀  程杉 《控制与决策》2013,28(11):1729-1734

提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.

  相似文献   

13.
多目标微粒群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。  相似文献   

14.
已有的聚类算法大多仅考虑单一的目标,导致对某些形状的数据集性能较弱,对此提出一种基于改进粒子群优化的无标记数据鲁棒聚类算法。优化阶段:首先,采用多目标粒子群优化的经典形式生成聚类解集合;然后,使用K-means算法生成随机分布的初始化种群,并为其分配随机初始化的速度;最终,采用MaxiMin策略确定帕累托最优解。决策阶段:测量帕累托解集与理想解的距离,将距离最短的帕累托解作为最终聚类解。对比实验结果表明,本算法对不同形状的数据集均可获得较优的类簇数量,对目标问题的复杂度具有较好的鲁棒性。  相似文献   

15.

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   

16.
为改善多目标粒子群算法存在优化解的多样性不足和算法的收敛性问题,提出一种基于博弈机制的多目标粒子群优化算法。使用博弈机制,无需外部储备集,通过非占优排序和拥挤距离选出一部分优秀的粒子,从这些优秀的粒子中随机选择一个作为全局最优粒子,有效提升算法的收敛性和种群的多样性。算法初期使用多尺度混沌变异策略,避免算法陷入局部最优。通过与6个多目标算法在3个系列标准测试函数上进行比较,验证了该算法所得解分布性较好,能快速收敛到真实Pareto前端。  相似文献   

17.
为了解决多目标优化求解的问题,提出一种基于旋转基技术的多目标粒子群优化算法(rtMOPSO)。改进了旋转基可视化技术,并将Pareto前沿映射到改进的旋转基扇形平面上,采用差熵指标监测种群进化状态。为平衡归档集的收敛性和多样性,提出了角度支配和角度支配力度两种新的概念,并设计归档集新的排序方法。在融合了旋转基角度和距离的概念的基础上,提出了一种改进的全局引导粒子的选择策略。改进算法采用两个类别的测试函数,与五种多目标优化算法进行了对比实验。实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面优势明显。  相似文献   

18.
针对共形阵列天线多波束方向图综合问题,提出一种基于最大方向性系数方法得到初始非劣解的多目标粒子群算法,求解满足多个期望波束和低副瓣要求的Pareto最优解。算法首先采用多目标分解策略,由多个单波束最优解的加权线性组合得到近最优解的非劣解。然后结合该非劣解,基于粒子空间和目标空间同时约束的局部搜寻策略,使用多目标粒子群算法优化多个波束,并降低副瓣。仿真结果表明,该算法有效地实现了卫星共形阵列天线的多波束形成和低副瓣,且能快速得到Pareto最优解分布。  相似文献   

19.
基于决策者偏好区域的多目标粒子群算法研究*   总被引:5,自引:3,他引:2  
多目标优化问题中,决策者往往只对目标空间的某一区域感兴趣,因此需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解,但传统的方法却找出全部的Pareto前沿,决策效率不高。针对该问题,给出了基于决策者偏好区域的多目标粒子群优化算法。它只求出与决策者偏好区域相关的部分Pareto最优集,从而减少了进化代数,加快收敛速度,有利于决策者进行更有效的决策。算法把解与偏好区域的距离作为影响引导者选择和剪枝策略的一个因素,运用格栅方法实现解在Pareto边界分布的均匀性。仿真结果表明该算法是有效的。  相似文献   

20.
吴亚丽  徐丽青 《控制与决策》2012,27(8):1127-1132
提出一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法并用于求解多目标优化问题.算法中群体空间采用多目标粒子群优化算法进行演化;信念空间通过对形势知识、规范化知识和历史知识的重新定义使之符合多目标优化问题;信念空间和群体空间的交互通过自适应的接受操作和影响操作来实现.若干多目标标准测试函数的仿真结果表明,改进多目标文化算法能够在保持Pareto解集多样性的同时具有较好的均匀性和收敛性.  相似文献   

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