多目标优化问题的粒子群算法仿真研究

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算法在求解多目问题上有一定的优势。因此，ＭＯＳ标ＣＭＰＯ可以作为求解多目标优化问题的有效算法。
关键词：多目标；优化；粒子群算法；拥挤距离
中图分类号：Ｔ３１Ｐ０文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）２０５ — ３０１３９（０１０ —４８０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ６５２１．２０３ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．１ｓ
Ｐａｔｃｅｓｒｏｔｚｒｓｍｕａｉｎｒｓａｃｆｒｉｌｗａｍｐｉｅｉｌｔｅｅｒｈｏｍｉｏ
刘衍民，牛奔，赵庆祯
（．１遵义师范学院数学系，贵州遵义５３０；．东师范大学管理与经济学院，济南２０１６０２２山５０４；３深圳大学管理学院，广东深劫１００．Ｉ８６）５摘要：研究了一种用于求解多目标优化问题的粒子群算法（ＭＭＯＳ。该算法采用外部存档存储每一代产ＣＰＯ）
第２８卷第２期２１０１年２月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ２１２．
Ｆｂ２１ｅ．０１
多目标优化问题的粒子群算法仿真研究
生的非劣解，并且采用拥挤距离来维持外部存档规模，同时提出一种新的全局最优粒子的选取策略（于拥挤基
Hale Waihona Puke Baidu
距离和收敛性距离）来提升粒子向Ｐｒｔ前沿飞行的概率；ａｅｏ为提升种群跳出局部最优解的能力，以一定的概率对外部存档中粒子进行变异操作。通过典型的多目标测试函数对提出的算法进行检测，结果表明，ＭＭＯＳＣＰＯ