解多目标约束问题的改进MaxMin-PSO算法

黄圣杰; 罗琦; 佟金颖

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将最大最小化适应度函数与罚函数相结合,提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法.采用归类和比较的思想进行替换非劣解;改变以往全局最优值的选取方法,而采用轮序方式从非劣解中获取.实验证明改进的MaxMin-PSO算法能更加有效的逼近Pareto解,收敛速度更快,分布更均匀,且能很好的抑制低维多目标约束问题的发散现象.

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来源
《计算机工程与应用》 |2008年第15期|48-5060|共4页
作者
黄圣杰; 罗琦; 佟金颖;
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作者单位

南京信息工程大学;

信息与控制学院;

南京;

210044;

南京信息工程大学;

信息与控制学院;

南京;

210044;

南京信息工程大学;

信息与控制学院;

南京;

210044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
粒子群算法; 最大最小适应函数; 轮序; 罚函数;

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