基于多目标量子粒子群算法的环境/经济调度

针对传统的粒子群优化算法在求解环境/经济调度中存在控制参数多和局部搜索精度低等问题,提出一种基于多目标量子粒子群优化算法的环境/经济调度问题的求解方法.该算法利用具有量子行为特性的粒子搜索解空间,引入改变作用区间的变异算子增强全局搜索能力,并采用基于粒子多样性的方法更新全局最优的领导粒子.仿真结果表明,该算法是有效的,所求Pareto解集能逼近真实的Pareto解集且具有良好的分布性.