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一种基于粒子群优化的多目标优化算法
引用本文:孙小强,张求明.一种基于粒子群优化的多目标优化算法[J].计算机工程与应用,2006,42(18):40-42,78.
作者姓名:孙小强  张求明
作者单位:中国地质大学计算机学院,武汉,430074
摘    要: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。

关 键 词:粒子群优化  多目标优化  演化计算
文章编号:1002-8331-(2006)18-0040-03
收稿时间:2005-10
修稿时间:2005-10

A Particle Swarm Optimization Method for Multi-objective Optimization
Sun Xiaoqiang,Zhang Qiuming.A Particle Swarm Optimization Method for Multi-objective Optimization[J].Computer Engineering and Applications,2006,42(18):40-42,78.
Authors:Sun Xiaoqiang  Zhang Qiuming
Affiliation:Department of Computer Science and Technology, China University of Geosciences,Wuhan 430074
Abstract:This article presents a Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm for multiobjective optimization problems. PSO is modified by storing nondominated solutions externally,preserves population diversity using the Pareto dominance relationship,and incorporates a clustering procedure to reduce the nondominated set without destroying its characteristics.Several benchmark cases are tested and show that the method can efficiently find multiple Pareto optimal solutions.
Keywords:particle swarm optimization  multi-objective optimization  evolutionary computation
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