【摘 要】
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针对粒子群算法存在收敛性差、容易陷入局部最优等特点,提出了一种基于比例分配的多目标粒子群改进研究(PDMOPSO)。利用比例分配机制,使个体有针对性地选取全局最优进行有效学习;同时采用网格划分和余弦距离策略动态维护和更新外部存档,有利于非支配解集靠近真实的Pareto前沿;最后,分别使用高引用经典改进的粒子群算法在9个典型测试函数上进行仿真实验。实验结果表明,PDMOPSO算法是一种非常具有竞争力的算法,它在大多数测试函数上优于比较算法的性能。
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院,遵义师院学院数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71461027),贵州省科技创新人才团队项目(黔科合平台人才[2016]5619)。
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针对粒子群算法存在收敛性差、容易陷入局部最优等特点,提出了一种基于比例分配的多目标粒子群改进研究(PDMOPSO)。利用比例分配机制,使个体有针对性地选取全局最优进行有效学习;同时采用网格划分和余弦距离策略动态维护和更新外部存档,有利于非支配解集靠近真实的Pareto前沿;最后,分别使用高引用经典改进的粒子群算法在9个典型测试函数上进行仿真实验。实验结果表明,PDMOPSO算法是一种非常具有竞争力的算法,它在大多数测试函数上优于比较算法的性能。
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