论文研究 求解约束优化问题的多目标粒子群算法.pdf

zdt1测试函数的多目标粒子群优化

为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优，提出了扫描—粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描，生成初始可行解链，将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索，得到粒子种群历史最优位置，将种群粒子

采用混合粒子群算法对多目标进行优化，采用matlab编写。

将最大最小化适应度函数与罚函数相结合，提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法。采用归类和比较的思想进行替换非劣解；改变以往全局最优值的选取方法，而采用轮序方式从非劣解中获取。实验证明改进

综合线性复杂度、k错线性复杂度、k错线性复杂度曲线和最小错误minerror（S）的概念，提出m紧错线性复杂度的概念。 序列S的m紧错线性复杂度是一个二元组（km，LCm）。序列S的k错线性复杂度曲线

约束优化问题最优解通常分布在可行域边界上或在可行域边界附近，对其求解比较困难。对此类问题提出了一种基于D.S.C.（Davies，Swann，Campey）法的混合进化算法，简记为I.D.S.C。从某

为了克服传统的回溯算法在求解大型的约束满足问题时效率低,难以在合理的时间内求解这一问题。提出了基于启发式搜索的不完备性算法。结合不同算法特性,主要在蚁群优化元启发式约束求解算法的基础上提出了改进:一是

论文研究-求解双层规划模型的粒子群优化算法.pdf,

基于粒子群算法求解复杂联盟问题，张国富，蒋建国，联盟生成是多agent系统中的一个关键问题。引入离散粒子群优化来解决这一问题，采用粒子的随机扰动避免了算法的早熟，设计一种二维�

4篇关于多目标粒子群算法原理，及其应用的论文。