基于社会学习粒子群的大规模多目标优化算法

摘要

现实世界中存在大量多目标优化问题,其中大规模多目标优化问题是目前研究的热点,然而现有多目标进化算法缺少有效进化算子来处理大规模优化问题。因此,本文提出了一种基于社会学习粒子群的大规模多目标优化算法(A largescale multi-objective algorithm based on a social learning particle swarm optimization algorithm,LMOSLPSO)。LMOSLPSO首先采用转换的密度估计策略求解每个粒子的适应值;然后基于社会学习粒子群思想,设计了一种有效的粒子进化的方法;最后执行多目标优化算法RVEA(a reference vector guided evolutionary algorithm)的环境选择操作来选择下一代个体。其中,转换的密度估计策略有利于平衡算法种群收敛性和多样性,新设计的粒子进化的方法有利于提高算法的搜索能力。在9个标准的大规模优化测试问题上,与多个近期提出的多目标优化算法进行对比。实验结果表明,该文所提出的LMOSLPSO算法具有较好的收敛性及分布多样性。