基于動態鄰居和變異因子的多目標粒子群算法
2010-12-31 00:00:00劉衍民趙慶禎牛奔邵增珍
計算機應用研究 2010年10期
摘要：為了克服粒子群算法求解多目標問題極易收斂到偽Pareto前沿(等價于單目標優化問題中的局部最優解)和收斂速度較慢的缺陷，提出一種合并怕累托占優概念到動態鄰居和變異因子的粒子群算法(particle swarm optimizer based on dynalnic neighbortopology and mutation operator，DNMPSO)來處理多目標優化問題(DNMMOP-SO)，該算法也合并了外部存檔技術來存儲每次迭代產生的非劣解。模擬結果表明，提出的算法在多目標檢測問題上要優于其他算法，因此，DNMMOPSO可以作為求解多目標優化問題的有效算法。
關鍵詞：動態鄰居；多目標優化；粒子群算法
中圖分類號：TF301 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)10－3718－03
