基于参考点的高维多目标粒子群算法

发布时间：2019-03-07 19:02

【摘要】：高维多目标优化问题一般指目标个数为4个或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.
[Abstract]:The high-dimensional multi-objective optimization problem usually refers to the multi-objective optimization problem when the number of objectives is 4 or more. As the number of non-dominant solutions in the population increases sharply with the increase of the target number, the evolutionary pressure of the evolutionary algorithm is seriously reduced and the solving efficiency is low. In order to solve the problem, a multi-objective problem based on particle swarm optimization is proposed. A series of reference points are introduced into the target space. According to the reference point, the non-dominated solution with both diversity and convergence is selected as the global optimal of the particle. To increase the selection pressure. At the same time, an external file maintenance strategy based on reference points is proposed to maintain the diversity of the final solution set. The simulation results on the standard test function DTLZ2 show that the proposed method can obtain the solution set with good convergence and distribution when solving the high-dimensional multi-objective problem.
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374154,61272375)
【分类号】：TP18

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本文编号：2436366