| 改进的多目标粒子群优化方法 |
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| 引用本文： | 文瑛,元昌安.改进的多目标粒子群优化方法[J].计算机工程与设计,2010,31(12). |
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| 作者姓名： | 文瑛 元昌安 |
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| 作者单位： | 广西师范学院计算机与信息工程学院,广西,南宁,530023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，广西师范学院教师前期基础研究基金项目 |
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| 摘 要： | 为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进.首先采用基于Pareto支配概念的适应值比例方法选择gbest,其次利用动态拥挤距离更新外部精英集,并通过对精英种群执行遗传操作,最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制,加强粒子种群和精美种群的进化.典型测试函数的计算结果表明,该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 多目标优化 Pareto支配 动态拥挤距离 遗传操作 自适应淘汰 |
Improved multiple-objective particle swarm optimizer |
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| WEN Ying,YUAN Chang-an.Improved multiple-objective particle swarm optimizer[J].Computer Engineering and Design,2010,31(12). |
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| Authors: | WEN Ying YUAN Chang-an |
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