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题名改进多子群合作的约束多目标粒子群优化算法
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作者
周茹平
李雪英
刘耿耿
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机构
福州大学计算机与大数据学院
大数据智能教育部工程研究中心
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第10期2374-2383,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62372109)资助
福建省杰出青年科学基金项目(2023J06017)资助.
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文摘
为解决约束多目标优化问题中约束性、收敛性与多样性之间的矛盾,本文提出一种改进多子群合作的约束多目标粒子群优化算法.算法将种群划分为一个主群和多个子群,主群专注于探索可行域,子群关注解空间探索而不考虑约束条件,以此有效平衡三者.针对子群,设计循环动态重组策略,定期重组子群,提升多样性.针对主群,设计动态抖动更新策略,通过加入抖动项,有助于跳出局部最优;设计分布多元化增强策略,利用权重向量选择后代种群,确保解集的均匀分布;设计渐进式限域策略,随着迭代收缩探索空间,保证约束性与收敛性.实验结果显示,对比同类算法,该算法在14个测试用例中表现最佳,并在其中10个用例中取得最优结果.
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关键词
多子群合作
约束多目标优化问题
渐进式限域
循环动态重构
抖动更新
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Keywords
multi subswarm cooperation
constrained multi-objective optimization problem
progressive boundary constraint
cyclical dynamic regroup
jittered updates
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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