求解大规模多目标问题的改进粒子群算法

针对大规模多目标优化问题,提出了一种基于分解的改进粒子群算法。该方法将分解策略与社会学习粒子群优化算法相结合引入到个体的学习过程中,针对每个个体及其邻域个体,计算其沿权重向量方向与参考点之间的距离以及与权重向量之间的距离并对它们进行排序,个体通过学习离参考点近的任意个体以及离权重向量近的所有个体实现位置的更新。在5个ZDT测试函数上进行了500维和1000维的测试对比,结果表明本文所提的算法具有较好的收敛性以及分布均匀性。