一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：roattrjca

【摘要】

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提出一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法.为获得更好的非劣前端,设计一个基于目标共享函数的适应度评价函数.引入遗传算法的变异和交叉算子,提高种群多样

【作者】

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郭文忠陈国龙

【机构】

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福州大学,数学与计算机科学学院,福州,350108福州大学,数学与计算机科学学院,福州,350108;福州大学,离散数学及其应用教育部重点实验室,福州,350003;

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

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2009年4期

【关键词】

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线长估计多目标优化问题(MOP) 最小生成树(MST) 粒子群优化(PSO)

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提出一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法.为获得更好的非劣前端,设计一个基于目标共享函数的适应度评价函数.引入遗传算法的变异和交叉算子,提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解.基于种群的随机状态转移过程,理论分析算法的全局收敛性.实验结果表明该算法是有效的,且随着问题规模的扩大算法仍保持较好的性能.

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