基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法

【摘要】：针对粒子群优化(PSO)算法局部搜索能力不足的问题,提出一种基于Pareto邻域交叉算子的多目标粒子群优化算法(MPSOP)。该算法利用粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子相结合的策略产生新种群,并利用尺度因子在线调节粒子群优化算法和Pareto邻域交叉算子的贡献量。数值实验选取6个常用测试函数并对NSGA-Ⅱ、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明MPSOP算法的有效性。

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10	Muhammad Ilyas MENHAS;费敏锐;王灵;钱麟;;基于自适应变异概率二进制PSO的球磨制粉系统控制(英文)[J];系统仿真学报;2011年08期
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1	孙晶晶;粒子群优化算法的改进及其应用研究[D];陕西师范大学;2010年
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4	李剑波;粒子群优化算法在热工系统中的应用研究[D];华北电力大学（河北）;2006年
5	张必兰;改进的粒子群优化算法及应用研究[D];重庆大学;2007年
6	侯清兰;神经网络等智能方法的优化及应用[D];武汉理工大学;2006年
7	曲加圣;二级倒立摆的自适应逆控制研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
8	陈璟;无线传感器网络路由协议及QoS的研究[D];江南大学;2007年
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10	李娒竹;基于PSO-H-BP神经网络的故障诊断技术研究[D];南昌大学;2008年

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