一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法-中国学术期刊网络出版总库

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一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法

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【英文篇名】	Multi-Objective Particle Swarm Optimizer with Adaptive Diversity Maintenance
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘衍民; 赵庆祯; 邵增珍;
【英文作者】	LIU Yan-min1; 2a; ZHAO Qing-zhen2a; SHAO Zeng-zhen2b(1.Department of Mathematics; Zunyi Normal College; Zunyi 563002; China; 2.a.School of Management and Economics; b.School of Information Science and Engineering; Shandong Normal University; Jinan 250014; China);
【作者单位】	遵义师范学院数学系; 山东师范大学管理与经济学院; 山东师范大学信息科学与工程学院;
【文献出处】	济南大学学报(自然科学版) , Journal of University of Jinan(Science and Technology), 编辑部邮箱 2011年 03期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	自适应; 多样性保持; 多目标优化; 粒子群算法;
【英文关键词】	adaptive; diversity maintenance; multi-objective optimization; particle swarm optimizer;
【摘要】	提出一种自适应多样性保持的多目标粒子群算法(ADMMOPSO)。该算法引入多样性保持阈值(λα)来控制非劣解的分布,当多样性指标高于阈值λα时,引入一种基于网格的全局最优粒子的选择策略增加种群向真实Pareto前沿收敛的概率,并提升非劣解的多样性。通过4个测试问题和3个测试标准,并与其他算法进行比较,结果表明ADMMOPSO获得了质量较高的非劣解。
【英文摘要】	An improved multi-objective particle swarm optimizer with adaptive diversity maintenance is proposed(ADMMOPSO for short).In ADMMOPSO,the diversity maintenance threshold value(λα) is introduced to control the non-inferior solution diversity.When the diversity maintenance value is equal or more than λα,the selection strategy of the global best performing particle based on the grid is introduced to increase the probability of convergence to the true Pareto front and improve the diversity.Through extensive comp...
【基金】	山东省科技攻关项目(2009GG10001008); 贵州教育厅社科项目(0705204); 遵义师院课题(2007018,基07015,07017)
【更新日期】	2011-03-10
【分类号】	TP301.6
【正文快照】	粒子群算法(Particle Swarm Optim izer,PSO)[1]是一类基于群体智能的随机优化算法。该算法操作简单,收敛速度快。因此,许多学者提出用PSO来处理多目标问题(Multi-Objective PSO,MOPSO),评价一种算法处理多目标优化问题的效率时,主要是根据所得的非劣解是否接近真实的Pareto前?

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