【摘 要】
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为提升多目标粒子群算法粒子初始化解的分布性与全局最优解的精度,提出一种新的基于网格密度的混合多目标粒子群算法(GDHMOPSO).该算法通过利用Henon映射来初始化粒子在决策空间中的位置来增加粒子的初始搜索范围,提高粒子的分布多样性.针对选取全局最优解,首先利用求和策略,统计出外部存档中各个粒子所有函数值的和值,选择每个网格中和值最小的那个粒子作为该网格中的最优解,并引入反向选择策略选取一个全局最优解,降低粒子群陷入局部最优解的概率.通过实验证明,GDHMOPSO算法在测试函数上有较好的收敛性与分布性.
【机 构】
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五邑大学数学与计算科学学院,广东江门529000;遵义师范学院数学学院,贵州遵义563006
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为提升多目标粒子群算法粒子初始化解的分布性与全局最优解的精度,提出一种新的基于网格密度的混合多目标粒子群算法(GDHMOPSO).该算法通过利用Henon映射来初始化粒子在决策空间中的位置来增加粒子的初始搜索范围,提高粒子的分布多样性.针对选取全局最优解,首先利用求和策略,统计出外部存档中各个粒子所有函数值的和值,选择每个网格中和值最小的那个粒子作为该网格中的最优解,并引入反向选择策略选取一个全局最优解,降低粒子群陷入局部最优解的概率.通过实验证明,GDHMOPSO算法在测试函数上有较好的收敛性与分布性.
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