基于ε占优的自适应多目标粒子群算法

作者：刘衍民; 赵庆祯; 牛奔; 邵增珍

来源：控制与决策, 2011, (01): 89-95.

DOI：10.13195/j.cd.2011.01.91.liuym.012

• 多目标优化
• 粒子群算法
• ε占优
• 动态邻居 multi-objective optimization
• particle swarm optimizer
• ε-domination
• dynamic neighbor topology

针对粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),并且收敛速度较慢的问题,提出一种ε占优的自适应多目标粒子群算法(εDMOPSO).在εDMOPSO算法中,每个粒子的邻居根据粒子的运行动态地组建,且粒子的速度不由其邻居中运行最好的粒子来调整,而是由其所有邻居共同调整.同时,采用外部存档保存非劣解,并利用ε占优更新非劣解.模拟结果表明了εDMOPSO算法的有效性.

• 出版日期2011
• 单位深圳大学; 遵义师范学院; 山东师范大学