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提出一种基于粒子群算法的改进多目标文化算法并用于求解多目标优化问题. 算法中群体空间采用多目标 粒子群优化算法进行演化; 信念空间通过对形势知识、规范化知识和历史知识的重新定义使之符合多目标优化问题;
智能优化算法中的多目标粒子群算法(MOPSO)被广泛用于函数寻优,特别是在处理多目标问题时。MOPSO通过搜索配帕累托前沿和帕累托最优解集,解决了多个目标函数之间的相互矛盾。该算法在解决多目标问题方面
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为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特点进行改进.然后,将种群分为两个不同
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高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多
多目标优化算法大多采用基于线性链表结构的有界Pareto存档策略,其存在迭代过程中Pareto前沿震荡衰退等弊端以及相关参数难以预先确定等技术难题.为此,构造一种适用于大规模存档集合的树形结构,并利用
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
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