基于收敛速度和多样性的多目标粒子群种群规模优化设计

摘要

针对多目标粒子群优化算法种群规模难以确定的问题,文中提出了一种基于收敛速度和多样性的多目标粒子群优化(Convergence speed and Diversity-based Multi-Objective Particle Swarm Optimization,CD-MOPSO)算法.首先,利用优化过程的收敛速度和多样性指标构造种群规模适应度函数,完成了种群规模与优化性能关系的描述;其次,基于适应度函数设计了一种种群规模自适应调整方法,实现了种群规模的动态调整;最后,将提出的CD-MOPSO在基准优化问题ZDT上测试并应用于城市管网优化,实验结果显示CD-MOPSO能够根据求解问题自动调整种群规模,与NSGA-II、MOPSO、SPEA2和EMDS-MOPSO相比具有更快的收敛速度和更好的优化结果.