一种动态邻域的多目标粒子群优化算法

来源期刊：机械设计与制造2018年第6期

论文作者：张文兴 汪军 刘文婧 王建国

文章页码：25 - 28

关键词：多目标粒子群;变异;Pareto最优解;动态邻域;拥挤度;

摘    要：针对粒子群算法在多目标优化问题中存在收敛性差,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法在原有的粒子群算法上增加了两个操作:一是引入了一种变异算子,该变异算子为正态分布随机变异算子,可以使粒子在邻域内随机变异,使其在精英解集中搜索;二是在个体最优位置选取时,对未进入过精英解集的粒子进行变异,使其在新的可行域中寻找,从而加快粒子的收敛速度。经过测试函数验证,该算法可以加快粒子的收敛速度,使粒子更快找到最优解,提高解的收敛性。