模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (5): 606-611    DOI:
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一种求解多目标优化问题的粒子群算法*
蒋浩,郑金华,陈良军
湘潭大学 信息工程学院 湘潭 411105
A Particle Swarm Algorithm for MultiObjective Optimization Problem
JIANG Hao, ZHENG JinHua, CHEN LiangJun
Institute of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan 411105

全文: PDF (466 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优解.通过使用一系列标准的测试函数进行实验,实验结果表明该算法在保持解集分布性和收敛性方面较有效,且实现简单、表现稳定.
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蒋浩
郑金华
陈良军
关键词 进化计算多目标优化多目标粒子群优化(MOPSO)粒子群优化    
Abstract:A new multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on enhanced εdominance is proposed, which keeps good diversity. A new idea named guide mutation is introduced to select global guide from the archive. Then a population updating strategy and selfadaptive mutation operation are shown to speed up convergence. Experimental results show that the proposed approach has effective and steadystate performance and is simple to implement.
Key wordsEvolutionary Computation    MultiObjective Optimization    MultiObjective Particle Swarm Optimization (MOPSO)    Particle Swarm Optimization   
收稿日期: 2006-08-07     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60773047)、留学回国人员科研启动基金项目(No.教外司留[2005]546)和湖南省教育厅重点科研项目(No.05JJ30125)资助
作者简介: 蒋浩,男,1982年生,硕士,主要研究方向为进化计算.Email:jianghaocn@hotmail.com.郑金华,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为多目标进化计算、智能科学等.陈良军,男,1976年生,硕士,主要研究方向为进化计算.
引用本文:   
蒋浩,郑金华,陈良军. 一种求解多目标优化问题的粒子群算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(5): 606-611. JIANG Hao, ZHENG JinHua, CHEN LiangJun. A Particle Swarm Algorithm for MultiObjective Optimization Problem. , 2007, 20(5): 606-611.
链接本文:  
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