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基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法及其应用
V01.14 第14卷第7期 计算机集成制造系统 No.7 2O0 O 8年7月 20 8 ComputerIntegratedManufacturingSystems July 文章编号:1006—5911(2008)07—1329一08 基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法及其应用 李中凯,谭建荣,冯毅雄+,方辉 310027) (浙江大学CADCG国家重点实验室,浙江杭州 摘要:针对多目标粒子群算法在全局寻优能力和Pareto集多样性上的不足,提出基于拥挤距离排序的多目 标粒子群算法。该算法采用精英策略,基于个体拥挤距离降序排列,进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并 在内部粒子群中引入小概率变异机制,增强算法的全局寻优能力,控制Pareto最优解的数目,同时保证其收敛性和 多样性特征。在电梯曳引性能的多目标优化应用中,证明了该算法对于两目标和三目标优化问题求解的有效性。 不同规模实例的运算对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于改进强度Pareto进化算法,且 缩短了运算时阊,具有较高的效率与鲁棒性。 关键词:多目标优化;粒子群优化算法;Pareto集;个体拥挤距离;电梯曳引 中图分类号:TP391 文献标识码:A swarm based帆 MuIti-obj比tiVeparticle optimizati蚰algorithm distance andits crowding sorting application LI H以 Z^ong一妇i,了AN.,缸舻ro花g,FENGW—zfD雄g+,FANG (Statekey CAD&CG,Zhejiang 310027,Chim) Laborato】眵of University,Hangzhou at in diversifiedParetoset inthetraditioml A吣tract:~mingshortcomingsglobalsearchingcapacity虮d e】cisting swam a swann multi-objectiveparticle optimizationalgorithms,multi-objectiveparticle optimizationalgorithm basedon distance was theeIitism shrinkoftheextemal crowding sortingproposed.Withstrategy,the population and ofthe wereachieved
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