文件名称：论文研究-一种用于多目标优化的混合粒子群优化算法.pdf
文件大小：914KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 12:00:18
论文研究
将粒子群算法与局部优化方法相结合，提出了一种混合粒子群多目标优化算法（HMOPSO）。该算法针对粒子群局部优化性能较差的缺点，引入多目标线搜索与粒子群算法相结合的策略，以增强粒子群算法的局部搜索能力。HMOPSO首先运行PSO算法，得到近似的Pareto最优解；然后启动多目标线搜索，发挥传统数值优化算法的优势，对其进行进一步的优化。数值实验表明，HMOPSO具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力，同时HMOPSO所得的非劣解集在分散性、错误率和逼近程度等量化指标上优于MOPSO。