一种新的多目标粒子群优化算法研究

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1、一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32一种新的多目标粒子群优化算法研究32第２７卷第６期２０１０年６月计算机应用与软件ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＶ０１．２７Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２０１０一种

2、新的多目标粒子群优化算法研究庹军民（上海证卷交易所上海２００１２０）摘要定义了Ｐａｒｅｔｏ最优解及与其相关的一些概念，引入了被广泛应用的改进的单目标ＰＳＯ（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法。在此基础上提出了ＭＯＰＳＯ算法，用改进的Ｐａｒｅｔｏ最优解概念排挤不满足约束的解，还采取一种新的寻找全局最优粒子策略。为了方便评估算法的性能，提出三个比较规则：ＡＤ、ＳＰ和ＥＲ。求解三个复杂的测试问题的结果显示，ＭＯＰＳＯ能求出数量充足的、分布均一匀的Ｐ鲫ｅｔｏ最优解。关键词Ｐａｒｅｔｏ最优解粒子群多目标优化问题粒子全局最优粒子ＯＮＡＮＥＷＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦ

3、ＭＵＬＴＩ—ｏＢＪＥＣＴＩＶＥＰＡＲＴＩＣＬＥＳＷＡＲＭＯＰＴＩＭＩＳＡＴＩＯＮＴｕｏＪｕｎｍｉｎ（ＳｈａｎｇｈａｉＳｔｏｃｋＥｘｃｈａｎｇｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００１２０，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｆｉｒｓｔｄｅｆｉｎｅｔｈｅＰａｒｅｔｏｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｓｏｍｅｃｏｎｃｅｐｔｓｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｔｏｉｔ，ａｎｄｓｅｃｏｎｄｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｆｏｒｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｓｉｎｇｌｅ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ

4、ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅ．０１１１＂ｍｕｈ－ｏｂ—ｔｏｊｅｃｔｉｖｅｌｕｔｉｏｎｓＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ，ＭＯＰＳＯ，ｉｓｎｏｔｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｅｔｏｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｎｃｅｐｔｉｓｕｓｅｄｔｏｐｕｓｈａｓｉｄｅｔｈｅ盼ｍｅｅｔｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ａｎｄｔｏａｎｅｗｓｔｍｔｅｇｙｆｉｎｄｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｓａｄｏｐｔｅｄａｓｗｅｌｌ．Ｔｈｒｅｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ，ＡＤ，ＳＰｔｏ

5、ａｎｄＥＲ，ａｒｅｓｕｇｇｅｓｔｅｄｆａｃｉｌｉｔａｔｅｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＭＯＰＳＯ．ＭＯＰＳＯｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｅｖｅｎｓｏｌｖｅｔｈｒｅｅｃｏｍｐｌｅｘｔｅｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＭＯＰＳＯＣａｎｏｂｔａｉｎｅｎｏｕｇｈＰａｒｅｔｏｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓｗｉｔｈＫｅｙｗｏｒｄｓＰａｒｅｔｏｏｐｔｉｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．ＰａｒｔｉｃｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＭｕｌｔｉ・ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ32ｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍＧｌｏｂａｌｂ

6、ｅｓｔｐａｒｔｉｃｌｅ０引言１多目标优化与ＰＳＯ多目标优化问题的各优化目标之间经常是相互冲突的，因此，它的最优解不唯一，而是一系列在多个目标之间权衡的折衷解，被称为Ｐａｒｅｔｏ最优解。求解多目标优化问题就是要求得数量充足的、分布广且均匀的Ｐａｒｅｔｏ最优解，即最精确的近似Ｐａｒｅｔｏ前沿。下面介绍其相关概念。在现实世界中存在大量的多目标优化问题。这些问题具有较高的复杂度，因此传统的求解方法不适用…。近年来，基于群体的进化计算被广泛用来求解多目标优化问题，如遗传算法、粒子群优化算法等。其中，粒子群优化ＰＳ０是一种新兴的进化计算方法，容易理解、易于实现，并且在很多情况下比遗传

7、算法有更高的效率，因此粒子群优化在许多多目标优化问题得到成功应用。Ｐａｒｓｏｐｏｕｌｏｓ在文献［２］中采用基于粒子群优化的线性加权法来求解多目标优化问题，但其结果对权重敏感；Ｈｕ在文１．１多目标优化的基本概念不失一般性，多目标优化问题可表达为下面的形式：Ｍｉｎ｛ｚ。＝Ｚ（工），Ｚ２＝五（茗），…，气＝‘32（菇）｝ｓ．ｔ．（１）献［３］中提出用动态邻居策略的粒子群优化算法，但其结果对目标排序方法敏感；Ｃｏｅｌｌｏ在文献［４］中提出基于外部容器的精英保留策略及基于动态栅格的容器维护算法，此算法采用轮盘赌算法选取全局最优粒子，缺陷