求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法
来源期刊：控制与决策2007年第11期
论文作者：张利彪 周春光 刘小华 许相莉 孙彩堂
文章页码：1313 - 2636
关键词：多目标优化;粒子群优化算法;非劣最优解;
摘 要：提出一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.根据多目标优化问题(MOP)的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化.通过子群体间的信息交换,使整个群体分布更均匀,并且避免了局部最优,保证了解的多样性,通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Pareto有效解集.数值实验表明了该算法的有效性.
张利彪，周春光，刘小华，许相莉，孙彩堂
摘 要：提出一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.根据多目标优化问题(MOP)的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化.通过子群体间的信息交换,使整个群体分布更均匀,并且避免了局部最优,保证了解的多样性,通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Pareto有效解集.数值实验表明了该算法的有效性.
关键词：多目标优化;粒子群优化算法;非劣最优解;
