动态邻居维度学习的多目标粒子群算法

发布时间：2018-03-02 10:13

  本文关键词： 粒子群算法 多目标优化 动态邻居 最优维度粒子 随机向导学习　出处：《计算机工程与应用》2017年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对多目标粒子群算法多样性较差,种群选择压力随着变量维度增加的问题,提出了基于动态邻居维度学习的多目标粒子群算法(DNDL-MOPSO)。该算法首先构建最优维度个体,然后在"个体认知"和"社会认知"的基础上,对粒子速度更新公式进行改进,采用每一维上学习对象不固定的交流方式,最后利用随机向导学习策略,增加种群多样性。实验结果表明该方法能够提高算法的全局收敛性,增加种群的多样性,缓解选择压力,有效解决多峰多目标优化问题。
[Abstract]:Aiming at the problem that the diversity of multi-objective particle swarm optimization algorithm is poor and the population selection pressure increases with variable dimension, a multi-objective particle swarm optimization algorithm based on dynamic neighbor dimension learning (DNDL-MOPSOO) is proposed. Then on the basis of "individual cognition" and "social cognition", the formula of particle velocity updating is improved, and the communication mode of each learning object is not fixed. Finally, the random guide learning strategy is used. The experimental results show that this method can improve the global convergence of the algorithm, increase the diversity of population, alleviate the selection pressure, and effectively solve the multi-peak and multi-objective optimization problem.
【作者单位】： 上海工程技术大学电子电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61403249) 上海工程技术大学研究生科研创新项目(No.E309031601178)
【分类号】：TP18

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本文编号：1556096