多目标粒子群算法MOPSO的matlab实现

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

大连理工大学 硕士学位论文 多目标优化的粒子群算法及其应用研究 姓名:陈绍新 申请学位级别:硕士 专业:软件工程 指导教师:周宽久 20071118 大连理工大学硕士学位论文 图2.1粒子信息传递示意

为了提升粒子群算法求解多目标问题的能力,通过分析初始种群的方法对算法的影响,提出一种基于正交设计的多目标粒子群算法(ODMOPSO)。在算法运行过程中,通过正交设计来产生初始种群,使得种群均匀分布在可

多目标最优化的混合粒子群算法，马金玲，唐普英，论文提出了一种基于拥挤度和动态惯性权重聚合的多目标粒子群优化算法，该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值，用外部存

针对当前关于服务路径构建问题的研究主要围绕单一优化目标,构建时延最小、开销最低或负载均衡的服务路径,忽略了服务路径的综合质量,提出了一种基于离散粒子群优化的多目标服务路径构建算法(MOPSO)。为了提

结合Pareto 支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术, 对传统的粒子更新策略进行改进, 给出了一种新的粒子淘汰准则, 提出了一种基于Par et o 最优解集的多目标粒子群优化算法。

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

针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算

提出一种三态协调搜索多目标粒子群优化算法. 该算法提出的三态指导粒子选择策略可以很好地协调算法的局部和全局搜索能力, 且算法改进了传统的外部档案保存机制, 同时引入3 种突变因子, 使获得的非劣解具有

在计算机科学领域中，多目标优化问题一直是一个极具挑战性的问题。粒子群算法作为一种有效的全局优化算法，已经被广泛应用于各种实际问题中。粒子群算法的基本原理和具体应用，以及如何通过粒子群算法来解决多目标优