基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法

• 作 者: 刘衍民 邵增珍 赵庆桢
• 机 构: 遵义师范学院数学系,遵义,563002山东师范大学管理与经济学院,济南,250014;山东师范大学信息科学与工程学院,济南,250014;山东师范大学管理与经济学院,济南,250014
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2011年4期
• 关键词: 多目标 粒子群算法 自适应拥挤网格

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.鉴于此,提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(ACG-MOPSO).其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度,并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子,提升粒子向Pareto前沿收敛的概率.模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法.