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基于自适应学习的多目标粒子群优化算法
被引量：
10
1
作者
尹呈
郭观七
+1 位作者
李文彬
严太山
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3232-3235,共4页
将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平...
将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。
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关键词
粒子群
优
化
多目标
优
化
自适应惯性权值
聚类排挤
最优搜索方向学习
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职称材料
题名
基于自适应学习的多目标粒子群优化算法
被引量：
10
1
作者
尹呈
郭观七
李文彬
严太山
机构
湖南理工学院信息与通信工程学院
湘潭大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第9期3232-3235,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60975049
30971540)
湖南省自然科学基金重点资助项目(11JJ2037)
文摘
将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。
关键词
粒子群
优
化
多目标
优
化
自适应惯性权值
聚类排挤
最优搜索方向学习
Keywords
particle swarm optimization
multi-objective optimization
self-adaptive inertia weight
clustering crowding
learning optimal search direction
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应学习的多目标粒子群优化算法
尹呈
郭观七
李文彬
严太山
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
10
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职称材料
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