《计算机应用研究》|Application Research of Computers

一种改进快速稳定的多目标优化算法

Improved Fast Robust PSO Multiobjective Algorithm

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作者 樊纪山,刘冠蓉,王鲁,时忠伟
机构 1.淮海工学院 电子工程系,江苏 连云港 222005;2.武汉理工大学 计算机学院,湖北 武汉 430070;3.山东宏嘉工程造价咨询所,山东 潍坊 261041
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文章编号 1001-3695(2007)04-0052-02
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.04.012
摘要 多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将εdominance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程中取得了良好的效果。其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制。
关键词 多目标优化;粒子群算法;ε支配多目标优化
基金项目 国家“863”计划资助项目(2002AA1Z1490)
本文URL http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2007)04-0052-02.html
英文标题 Improved Fast Robust PSO Multiobjective Algorithm
作者英文名 FAN Ji-shan, LIU Guan-rong, WANG Lu, SHI Zhong-wei
机构英文名 1. Dept. of Electronic Engineering, Huaihai Institute of Technology, Lianyungang Jiangsu 222005, China; 2. College of Computer Science, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei 430070, China; 3. Shandong Hope, Star Engineering Cost Consultation LTD. , Weif
英文摘要 Multibbjective optimization problems always have large and complex search space. Using traditional exact methods solve multiobjective problems may results high timecomplex. To solve the problem, the Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm was used. The algorithm used εdominance method. During experiment, it has better results than CMOPSO, at the same time, it runs fast, and the optimal solutions can be controlled.
英文关键词
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页码 52-53
中图分类号
文献标志码 A