文件名称：基于拥挤度与变异的动态微粒群多目标优化算法 (2008年)
文件大小：413KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-01 12:41:42
自然科学 论文
提出一种动态微粒群多目标优化算法(DCMOPSO)，算法中的惯性权重和加速因子动态变化以增强算法的全局搜索能力，并采用拥挤度的方法对外部档案进行维护以增加非劣解的多样性．在维护过程中，从外部档案中按拥挤度为每个微粒选择全局最好位置，同时使用变异操作避免算法早熟．通过几个典型的多目标测试函数对DCMOP- S0算法的性能进行了测试，并与多目标优化算法MOPS0和NSGA-Ⅱ进行对比．结果表明，DCMOPS0算法具有良好的搜索性能．