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基于拥挤距离的多目标粒子群算法
被引量：
4
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作者
杨善学
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第22期24-26,共3页
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大...
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优。实验结果表明,算法CDMOPSO比NSGA-II具有更好的收敛性和维持种群多样性的能力。
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关键词
粒子群算法
拥挤距离
竞标赛选择方法
动态变异算子
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职称材料
题名
基于拥挤距离的多目标粒子群算法
被引量：
4
1
作者
杨善学
机构
西安财经学院统计学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第22期24-26,共3页
文摘
该算法通过引用NSGA-II中的拥挤距离,确定外部档案中非支配解的拥挤度,依据竞标赛选择方法选出每个粒子的全局最优位置,引导每个粒子向处于较稀松区域的非支配解搜索,提高了解的多样性。动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优。实验结果表明,算法CDMOPSO比NSGA-II具有更好的收敛性和维持种群多样性的能力。
关键词
粒子群算法
拥挤距离
竞标赛选择方法
动态变异算子
Keywords
Particle Swarm Optimization（PSO）
crowding distance
tounament selection
dynamic mutation operator
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
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作者
出处
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被引量
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1
基于拥挤距离的多目标粒子群算法
杨善学
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
4
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