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

基于正交设计的多目标粒子群算法

Multi-objective particle swarm optimizer based on orthogonal design

免费全文下载 (已被下载 次)  
获取PDF全文
作者 刘衍民,赵庆祯,牛奔
机构 1.遵义师范学院 数学系,贵州 遵义 563002;2.山东师范大学 管理与经济学院,济南 250014;3.深圳大学 管理学院,广东 深圳 518060
统计 摘要被查看 次,已被下载
文章编号 1001-3695(2011)01-0072-03
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.01.018
摘要 为了提升粒子群算法求解多目标问题的能力,通过分析初始种群的方法对算法的影响,提出一种基于正交设计的多目标粒子群算法(ODMOPSO)。在算法运行过程中,通过正交设计来产生初始种群,使得种群均匀分布在可行区域,进而使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;同时,引入广义学习策略提升粒子向Pareto前沿飞行的概率。在基准函数的测试中,结果显示ODMOPSO算法获得了质量更高的解。
关键词 多目标优化;粒子群算法;正交设计
基金项目 国家“863”计划资助项目(2008AA04A105);贵州省教育厅社科项目(2007018);遵义科技攻关项目([2008]21号)
本文URL http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2011)01-0072-03.html
英文标题 Multi-objective particle swarm optimizer based on orthogonal design
作者英文名 LIU Yan-min, ZHAO Qing-zhen, NIU Ben
机构英文名 1. Dept. of Mathematics, Zunyi Normal College, Zunyi Guizhou 563002, China; 2. School of Management & Economics, Shandong Normal University, Jinan 250014, China; 3. College of Management, Shenzhen University, Shenzhen Guangdong 518060, China
英文摘要 In order to improve the ability of PSO in solving multi-objective optmization, by discussing the relationship between method of initialization swarm and algorithm performance, this paper proposed a multi-objective PSO based on orthogonal design (ODMOPSO for short). In the proposed algorithm, firstly, used orthogonal design to initialize the population, which made the algorithm can search in the whole feasible space;next, introduced the comprehensive learning strategy to improve the probability of flying to Pareto front. In benchmark functions, simulation results show that the ODMOPSO algorithm can find better solutions.
英文关键词 multi-objective optimization; particle swarm optimizer(PSO); orthogonal design
参考文献 查看稿件参考文献
 
收稿日期
修回日期
页码 72-74
中图分类号
文献标志码 A