一种改进的多目标蜻蜓优化算法

摘要

提出了一种改进的多目标蜻蜓优化算法。通过引入混合变异算子增加种群的多样性,避免算法早熟现象的发生;采用基于拥挤距离的外部档案动态维护策略,使获得的Pareto最优解集具有更好的分布性。最后,使用多目标基准函数进行测试,并与基本多目标蜻蜓算法和基本多目标粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,改进后的多目标蜻蜓优化算法提高了Pareto最优解集的收敛性和分布性。