基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法

为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,保持解集的均匀性,提出一种基于档案交叉的动态多目标粒子群优化算法。着重利用保存在外部档案的最新非劣解,对这些非劣解进行交叉操作以增加种群的多样性,促进档案中个体信息的交流;提出一种高效的欧氏拥挤距离策略,并将其应用于对外部档案的维护;修改粒子群算法模型使之更适用于动态多目标优化。实验结果表明,该算法能适应动态环境,快速跟踪动态Pareto面,解集均匀性良好。     

一种分阶段的改进多目标粒子群优化算法

在多目标优化问题求解上,粒子群优化算法存在所得最优解集精度不足、分布不够均匀的缺点,针对上述问题,提出了一种多种群分阶段的多目标粒子群优化算法.算法对外部档案个体采取多种算子进行处理以提高解集的收敛精度,引入简化粒子群优化模型使算法更适应多目标优化问题的求解,通过分阶段选取领导个体以及分阶段采取不同策略对非支配解集进行维护以维持解分布均匀性的同时提高收敛速度,重点改善高维多目标优化问题的解集分布均匀性.实验结果表明,改进算法所得的非支配解集具有更好的分布均匀性和收敛精度.