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| 基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法研究 | |
| 引用本文： | 王丽萍,吴秋花,邱飞岳,吴裕市,林思颖.基于侧步爬山策略的混合多目标粒子群算法研究[J].小型微型计算机系统,2012,33(12):2696-2702. |
| 作者姓名： | 王丽萍 吴秋花 邱飞岳 吴裕市 林思颖 |
| 作者单位： | 1. 浙江工业大学经贸管理学院,杭州 310023;浙江工业大学智能信息处理研究所,杭州 310023 2. 浙江工业大学经贸管理学院,杭州,310023 3. 浙江工业大学教育科学与技术学院,杭州 310014;浙江工业大学信息工程学院,杭州 310023 4. 浙江工业大学信息工程学院,杭州,310023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，国家社会科学基金项目 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 多目标优化 粒子群算法 侧步爬山策略 混合算法 |
Study of Hybrid Multi-objective Particle Swarm Optimization Based on Hill Climbing Strategy with Sidesteps |
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| WANG Li-ping , WU Qiu-hua , QIU Fei-yue , WU Yu-shi , LIN Si-ying.Study of Hybrid Multi-objective Particle Swarm Optimization Based on Hill Climbing Strategy with Sidesteps[J].Mini-micro Systems,2012,33(12):2696-2702. | |
| Authors: | WANG Li-ping WU Qiu-hua QIU Fei-yue WU Yu-shi LIN Si-ying |
| Affiliation: | 1(College of Business and Administration,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China) 2(Institute of Intelligence Information Processing,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China) 3(College of Education Science and Technology,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,China) 4(College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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