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综合馆
求解约束优化问题的多目标粒子群算法
  • 摘要

    提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO).首先将约束优化问题转换为多目标问题;然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行,并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优劣;最后,为了增加种群的多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入高斯白噪声扰动.选取有代表性的标准测试函数对MOCPSO算法的性能进行仿真实验,相比较其他算法,结果显示MOCPSO算法是求解约束优化问题的有效算法.

  • 作者

    刘衍民  牛奔  赵庆祯  LIU Yan-min  NIU Ben  ZHAO Qing-zhen 

  • 作者单位

    遵义师范学院,数学系,贵州,遵义,563002;山东师范大学,管理与经济学院,济南,250014/深圳大学,管理学院,广东,深圳,518060/山东师范大学,管理与经济学院,济南,250014

  • 刊期

    2011年3期 ISTIC PKU

  • 关键词

    多目标  约束  粒子群算法 

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18.207.137.4