一種基于模糊學習子群的多目標粒子群算法

摘要：為提高多目標粒子群算法的局部搜索能力，提出了一種模糊學習子群多目標粒子群算法(FLSMOP-SO)在搜索過程中，每個粒子模糊自適應學習生成不確定的P個粒子形成一個子群而不是只產生一個新粒子，然后在其中選擇模糊滿意解作為其下一代新粒子。對四個典型測試函數的實驗結果表明，新算法比NsGAⅡ和MOpsO兩種經典多目標優化算法有顯著的優越性。