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2017-06-15 发布于天津
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改进的多目标粒子群优化方法.pdf

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28462010。31(12)计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign ·智能技术· 改进的多目标粒子群优化方法文瑛，元昌安 (广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁530023) 作，最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制，加强粒子种群和精美种群的进化．典型测试函数的计算结果表明，该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善．关键词：粒子群算法；多目标优化；Pareto支配；动态拥挤距离；遗传操作；自适应淘汰中图法分类号：TP306．1文献标识码：A 文章编号：1000．7024(2010)12-2846-03 ective swarm Improvedmultiple—objparticle optimizer WEN Ymg．YUANChang—an andInformation TeachersEducation (School University,Nanning ofComputer Engineering，Guangxi in Al硌tract：Inorderto MOPSO’S and ofsolutionsPareto methods improve convergencediversity optimalfront,several improvement theselection best isbasedon onParetoDominance afinitearchive 瓣proposed．Firstlyofglobalparticle exclusively concepts，secondly basedon distanceissettomaintainthePareto found and theintroduction dyllflmic oI删soludonsSO缸 lastly ope- crowding ofgenetic rationontheelitismandtheeliminationrule with callenhancetheevolutionoftheelitistsandthe ofparticlesself-adaptiveprobability par- better tide洲arl／1．The resultsindicatethatthe have ofthe and experimental proposedalgorithm performanceconvergence diversity． swflrm Keywords：particleoptimization(PSO)；multi-objectiveoptimization；parelodominance；dynamiccrowding elimination operation；self-adaptive