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文檔簡介
1、當今社會是一個由多種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的復雜系統(tǒng),當中涉及了多種多樣的優(yōu)化問題,其中多目標優(yōu)化問題是目前人們研究的重點之一。粒子群算法(PSO)作為一種群體智能算法,通過模擬鳥群覓食等生物行為來找尋最優(yōu),其收斂速度快的特性使其受到人們越來越多的關(guān)注。但由于粒子群算法無法直接應(yīng)用于多目標優(yōu)化問題中,因此在粒子群算法的基礎(chǔ)上發(fā)展出多目標粒子群算法(MOPSO),本文的工作即為研究多目標粒子群算法在多目標優(yōu)化問題中的實際應(yīng)用。
多目標粒子
2、群算法需解決的難點問題之一是如何確定全局最優(yōu)解。大多數(shù)情況下,針對多目標優(yōu)化問題,算法找到的不是單個最優(yōu)解,而是一組非劣解集,即Pareto解集。隨著粒子迭代次數(shù)的增加,非劣解集的規(guī)模會越來越大,因此保證算法的收斂性和分布性顯得尤為重要。本文分析的多目標粒子群算法增加了一個外部容器來保存非劣解,并利用密度距離的概念來選取全局最優(yōu)解,進而在一定程度上避免算法過快陷入局部收斂和使得最終解分布均勻。通過采用測試函數(shù)對算法進行測試并與其它優(yōu)化算
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