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基于动态多粒子群的多目标优化算法

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为了让多目标粒子群优化算法在运行过程中保持粒子的多样性,提出了一种初始化方法和动态多粒子群协作的多目标优化算法.根据粒子群在决策空间中的分布情况动态增加或者减少粒子群数量;为避免粒子收敛速度过快,改进了决定粒子飞行速度的因素,速度值依赖于粒子当前速度惯性、粒子最优值,群最优值和所有群最优值.用五个测试函数对算法进行了测试并与多目标粒子群优化进行了比较,测试结果表明提出的算法优于多目标粒子群优化算法.

LIU Bin、刘彬、ZHANG Renjin、张仁津

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School of Mathematics and Computer Science,Guizhou Normal University,Guiyang Guizhou 550001,China

贵州师范大学 数学与计算机科学学院,贵阳 550001

粒子群优化算法 运行效率 性能测试 多目标优化

中国计算机学会

2013年全国开放式分布与并行计算学术年会

2013-08-16

昆明

2013年全国开放式分布与并行计算学术年会论文集

3375-3379

2013