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改进的约束多目标粒子群算法
被引量:
24
1
作者
凌海风
周献中
+1 位作者
江勋林
萧毅鸿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第5期1320-1324,共5页
在约束优化问题搜索空间分析的基础上提出了一种改进的约束多目标粒子群算法(CMOPSO)。提出一种动态ε不可行度许可约束支配关系作为主要约束的处理方法,提高了算法的边缘搜索能力和跨越非联通可行区域的能力。设计了一种新的密集距离...
在约束优化问题搜索空间分析的基础上提出了一种改进的约束多目标粒子群算法(CMOPSO)。提出一种动态ε不可行度许可约束支配关系作为主要约束的处理方法,提高了算法的边缘搜索能力和跨越非联通可行区域的能力。设计了一种新的密集距离度量方法用于外部档案维护,提高了算法的效率;提出了新的全局向导选取策略,使算法获得了更好的收敛性和多样性。数值仿真实验结果表明约束多目标粒子群算法算法可得到分布性、均匀性及逼近性都较好的Pareto最优解。
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关键词
多目标优化
多目标粒子群
距离量度
档案维护
全局
向导
选取
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职称材料
题名
改进的约束多目标粒子群算法
被引量:
24
1
作者
凌海风
周献中
江勋林
萧毅鸿
机构
南京大学工程管理学院
解放军理工大学工程兵工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第5期1320-1324,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(90718036)
文摘
在约束优化问题搜索空间分析的基础上提出了一种改进的约束多目标粒子群算法(CMOPSO)。提出一种动态ε不可行度许可约束支配关系作为主要约束的处理方法,提高了算法的边缘搜索能力和跨越非联通可行区域的能力。设计了一种新的密集距离度量方法用于外部档案维护,提高了算法的效率;提出了新的全局向导选取策略,使算法获得了更好的收敛性和多样性。数值仿真实验结果表明约束多目标粒子群算法算法可得到分布性、均匀性及逼近性都较好的Pareto最优解。
关键词
多目标优化
多目标粒子群
距离量度
档案维护
全局
向导
选取
Keywords
multi-objective optimization
Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)
distancemeasurement
archive maintenance
global guide selection strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的约束多目标粒子群算法
凌海风
周献中
江勋林
萧毅鸿
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
24
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职称材料
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参考文献
引证文献
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