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基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法
被引量：
9
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作者
陈民铀
张聪誉
罗辞勇
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第22期7061-7065,共5页
提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化PSO算法的性能。AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性。与常用的整体加权方法来处理多目标...
提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化PSO算法的性能。AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性。与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性。所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较。该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计。实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求。
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关键词
多目标
优化
群体智能
非支配排序
合金材料优化设计
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职称材料
题名
基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法
被引量：
9
1
作者
陈民铀
张聪誉
罗辞勇
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第22期7061-7065,共5页
基金
国家111引智工程(B08036)
文摘
提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化PSO算法的性能。AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性。与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性。所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较。该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计。实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求。
关键词
多目标
优化
群体智能
非支配排序
合金材料优化设计
Keywords
multi-objective optimisation
swarm intelligence
pareto-optimality
optimal alloy design
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法
陈民铀
张聪誉
罗辞勇
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
9
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