多策略改进的多目标粒子群优化算法

综合能源系统是一个复杂的系统，需要考虑经济性和环保性等多种因素。多目标粒子群算法的原理和应用，以此为基础对现有的冷热电联供型综合能源系统进行优化，实现系统的经济性和环保性的双重目标。同时也介绍了优化后

为了改善粒子群多目标优化算法的分布性，引入了聚集密度以进行精英集的更新。其基本思想为：计算群体中每个个体的聚集密度，根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集，采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体，更新

多目标搜索算法相对于单目标算法来说,更加贴近于实际问题,求解结果更具有参考价值。通过多目标搜索算法最终得到的不是一个最优解,而是一个非劣解集,需要从非劣解集中根据实际问题的需要选择一个解作为该问题的最

本程序基于MATLAB语言开发和实现。使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。

针对多目标粒子群算法在高维条件下易早熟、迭代步骤数较多的问题，通过引入多点速度向量，提出一种基于多点速度向量的多目标粒子群改进算法，由于改进的多目标粒子群可以看成多个对于目标函数和当前种群的多目标最优

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的水库防洪调度算法（MOPSO-RFC）。该算法采用下泄流量编码方式；设计了一种基于邻域最大拥挤距离的全局极值选择算子，以保持更好的种群多样性；设计了一种基于差分

多目标进化算法之粒子群算法（PSO，particle-swarm-optimization）的matlab代码。

ComplexNetworkClusteringbyMultiobjectiveDiscreteParticleSwarmOptimizationBasedonDecomposition多目标做社团检

使用matlab编程，分为多个.m文件编写，包括支配关系选择，全局领导者选择，删除多于的非劣解，创建栅格，标准测试函数 Mycost1为ZDT1测试函数Mycost3有约束条件 套用算法只需要改动

针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(N