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基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用
被引量：
14
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作者
刘丽琴
张学良
+3 位作者
谢黎明
李明磊
温淑花
卢青波
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期189-194,共6页
为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于...
为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀。
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关键词
粒子群算
法
多目标优化
改进的快速排序法
动态聚集距离
Pareto集
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职称材料
题名
基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用
被引量：
14
1
作者
刘丽琴
张学良
谢黎明
李明磊
温淑花
卢青波
机构
兰州理工大学机电工程学院
太原科技大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期189-194,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50775153)
山西省自然科学基金资助项目(2008011027-1)
+1 种基金
山西高校科技研究开发项目(200811025)
山西省研究生教育改革研究项目(20092016)
文摘
为了增加Pareto集的多样性,提高多目标优化的全局寻优能力,提出了一种基于动态聚集距离的多目标粒子群算法(DCD-MOPSO)。该算法利用改进的快速排序方法来减少计算量,采用动态变化的惯性权重和加速因子以增强算法的全局寻优能力,并基于动态聚集距离对外部集进行维护以增加Pareto集的多样性。通过典型测试函数的仿真实验和应用实例对DCD-MOPSO算法性能进行了分析,并与多目标优化算法MOPSO和NSGA-Ⅱ进行了比较。结果表明,DCD-MOPSO算法收敛速度较快,且得到的Pareto集分布均匀。
关键词
粒子群算
法
多目标优化
改进的快速排序法
动态聚集距离
Pareto集
Keywords
Particle swarm algorithm
Multi-objective optimization
Improved quick sorting
Dynamic crowding distance
Pareto set
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用
刘丽琴
张学良
谢黎明
李明磊
温淑花
卢青波
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
14
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统计分析
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