基于多粒子群协同的动态多目标优化算法及应用

【摘要】：在现实生活中大多数多目标优化问题都随时间变化,这就要求优化算法在时间约束内快速找到动态变化Pareto最优解或Pareto边界.基于此,提出一种基于多种群协同的动态多目标粒子群改进算法,旨在利用多种群竞争和协作两种模式互相配合,从而达到快速高效求解动态多目标优化问题的目的,多种群竞争模式主要任务是对解空间进行"勘探"搜索,当竞争失效后,自适应切换到协作模式对解空间进行"开采"搜索.通过对多种群协同搜索概率分析,证明多种群相比单种群具有更高的搜索效率,通过对3类动态多目标测试函数仿真,验证了改进算法的有效性;最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,得到了较优的控制参数,取得满意的控制效果.

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