基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法, 根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换, 精细分割搜索空间, 向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化, 分割在迭代时持续进行, 直至获得最优解集. 实验结果表明: 该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题; 在反向世代距离性能指标上, 该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比, 其种群多样性和解的收敛性优势显著.     

基于双决策和快速分层的多目标粒子群算法

针对粒子群算法在求解多目标优化问题时存在的收敛性不足和多样性缺失等问题,提出一种基于双决策和快速分层的新型多目标粒子群算法(DDFSMOPSO);在该算法中,采用外部存档对迭代产生的非劣解进行存储,并利用拥挤距离和绝对距离相结合的双决策策略对外部存档规模进行维护,使得优秀粒子在随后的进化过程中易于保留和发展;同时,采用...     

基于密度聚类的多目标粒子群优化算法

提出了一种基于密度聚类的领导粒子选择策略的多目标粒子群优化算法。首先,将粒子进行分类;然后,对外部档案采用改进的循环拥挤距离排序,并将高斯变异引入到进化种群,在保持具有全局搜索能力的同时,也避免了陷入局部最优。对WFG系列测试函数的仿真结果表明,与经典多目标优化算法相比,本文算法在解的收敛性和多样性等方面有显著的提升。     

一种新的求解多目标问题的分组粒子群优化算法

用粒子群优化算法求解多目标问题容易陷入局部最优,为此本文提出了一种分组粒子群多目标优化算法。该算法将决策空间分成Q个子空间,每个子空间随机的分配N个粒子,这Q个粒子群分别在各自的空间进行独立搜索。为保证每个种群的搜索多样性和遍历性,用混沌序列对各组粒子位置进行初始化,同时对各组进行基于聚集距离的粒子择优进化。由典型多目标函数的优化实验结果表明,经过适当的分组,该算法能迅速逼近非劣最优解集,效果令人满意。     

基于三方竞争机制的反向多目标粒子群优化算法

针对传统多目标粒子群优化算法容易早熟的问题,提出一种基于三方竞争机制的反向多目标粒子群优化算法(MOPSO-TCOL).该算法利用当前种群在每一代中选择的三方竞争者来引导种群进化,这能够有效减少维护外部存档时的计算成本.在每次竞争中,MOPSO-TCOL从种群中随机挑选3个粒子进行比较,并基于不同的策略分别进行更新,这有利于保持种群的多样性.提出了一种基于反向学习策略的渐进式粒子更新方式,部分粒子进行反向学习以避免算法陷入局部最优,其他粒子通过向指定的更优粒子学习进行更新以加强收敛性.将所提出算法与8个多目标优化算法在14个标准测试函数上进行了性能比较试验.结果表明MOPSO-TCOL算法在多样性和收敛性上具有显著优势,且具有更快的收敛速度.     

多目标非支配邻近免疫粒子群算法

针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,具有较好的性能。     

组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提取决策空间的信息并建立期望解的概率分布模型,对这个分布模型进行采样而产生下一代的解。与多种多目标优化算法的比较实验表明,组合算法在基准函数ZDT1～ZDT3,ZDT6和ZDT6-1上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性,在ZDT4实例上的性能适中。     

采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计

针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50 kV·A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.     

基于自适应网络与动态拥挤距离的多目标粒子群算法及应用

针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。     

改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配

针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的多目标量子粒子群优化（Multi Objective Quantum Behaved Particle Swarm Optimization, MOQPSO）算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法，使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO算法和MOPSO算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明：改进MOQPSO算法比MOPSO算法运算速度提高6倍左右，所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好，验证了所提算法的有效性和优越性。     

基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法

当粒子群算法(PSO)解决多目标优化问题时,由于PSO有较快的收敛效果,使得种群在寻优过程中多样性不足,易使算法早熟收敛.为有效设计多目标粒子群算法,提出基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法(ammmMOPSO).该算法采用自适应网格和混合机制的一种双重维护策略,以保证外部存档中的非劣解分布均匀,避免种群快速退化,...     

精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法

目的 多目标粒子群算法虽然极易实现且收敛速度快,但在平衡其收敛性和多样性方面仍需进一步改善。方法 针对上述问题,提出一种精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法(ECMOPSO)。一方面,算法采用全局损害选择精英粒子集,然后将两两竞争引入多目标粒子群算法中,通过精英竞争选取优胜者粒子,将其与全局领导者融合形成更全面的社会综合信息,以增强种群中粒子之间信息的交互性,更好引导种群中的粒子飞行,提升算法全局探索能力;另一方面,结合全局损害和基于位移密度估计对外部存档进行维护,从而提高外部存档中非劣解的质量,平衡算法的收敛性和多样性。结果 将ECMOPSO算法与4个多目标粒子群算法和4个多目标进化算法在ZDT和UF系列基准测试问题上进行仿真实验,并采用Wilcoxon秩和检验和Friedman秩检验比较ECMOPSO算法与所选对比算法的整体性能。实验结果表明：相比其他几个对比算法,ECMOPSO算法的收敛能力、解的分布性以及稳定性都得到了一定的提升。结论 ECMOPSO算法可以很好地平衡收敛性和多样性,提升其整体性能,能有效求解大多数多目标优化问题。     

云模型和混沌粒子群算法的多目标无功优化

为了克服基本粒子群算法易陷入局部最优值和后期收敛速度慢的不足,提出一种基于云模型的自适应粒子群算法。该算法首先采用混沌优化策略对粒子群进行初始化,增加粒子取值的多样性;其次根据粒子的适应度值将种群中的粒子分成靠近最优值、较靠近最优值和远离最优值3个子群,并分别采取不同的惯性权重生成策略进行处理,其中较靠近最优粒子子群的惯性权重由正态云发生器动态自适应调整,摆脱算法陷入局部最优值束缚;最后在迭代后期通过正态云算子实现粒子的变异操作,使算法后期快速收敛到最优解。对标准IEEE30节点系统和IEEE118节点系统进行测试仿真,结果表明了文中算法解决多目标无功优化的有效性。     

柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.     

邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化

分数阶粒子群算法（FOPSO）是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法（NAFPSO）。在算法中,依据进化状态来动态调整邻域拓扑从而更新粒子位置和速度,以提高可行解的全局寻优能力和收敛速度;采用带惩罚因子的罚函数约束处理技术,迫使粒子趋向可行区域;设计了微分变异策略以增加种群多样性,增强粒子逃脱局部最优的能力。用9个约束优化基准函数实验验证了NAFPSO的有效性和收敛性能,并应用于2个约束工程设计问题,结果表明,提出的算法寻优能力强、收敛快、精度高、稳定性好,可用于有效地解决复杂的约束工程设计优化问题。     

解多目标优化问题的新粒子群存档算法

通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验比较表明该算法能找到问题数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。     

基于新型Memetic算法的多目标优化

为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。     

基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出一种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法.该方法视粒子权值为个体适应度值,并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中,驱使粒子不断向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.为了解决标准果蝇优化算法易陷入早熟的问题,将遗传算法中的交叉、变异操作自适应地应用到果蝇优化算法寻优过程当中.首先通过交叉操作改善粒子分布,当果蝇优化算法陷入局部最优时,再采用柯西变异扰动,促使算法快速跳出局部极值并继续搜索全局极值.通过非线性模型仿真以及目标跟踪实验表明该算法有效提高了非线性系统状态估计精度,具有较好的稳定性,同时降低了状态估计所需的粒子数量.     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。