一种改进的多目标粒子群优化算法

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1、2013年4月第39卷第4期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsApril2013V01．39No．4一种改进的多目标粒子群优化算法刘宝宁章卫国李广文聂瑞(西北工业大学自动化学院，西安710129)(中国空间技术研究院，北京100094)摘要：为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性，提出一种改进的多目标粒子群算法．采用Kent映射对种群进行初始化，并将目标空间均匀划分为若干扇形区域；基于一种新的多样性和收敛性判定

2、标准，选取合适的收敛性最优解和多样性最优解，并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索；采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析，维护外部种群．通过标准测试函数的仿真实验，与多目标优化算法基本MOPSO(Multi—objectivePar-ticleSwarmOptimizationAlgorithm)和NSGA-II(NondominatedSortingGeneticAlgorithmII)进行对比，结果表明了该改进算法的有效性．关键词：多目标粒子群优化算法；Kent映射；聚类算法；粒子群更新公式中图

3、分类号：TP18；TP273文献标识码：A文章编号：1001-5965(2013)04-0458-05Improvedmulti-objectiveparticleswarmoptimizationalgorithmLiuBaoningZhangWeiguoLiGuangwen(Collegeofautomation。NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710129，China)NieRui(ChinaAcademyofSpaceTechnology，Beijin

4、g100094，China)Abstract：Inordertoenhancetheconvergenceanddiversityofmulti-objectiveparticleSWaFmoptimiza-tionalgorithm，animprovedmuhi—objectiveparticleswarmoptimizationalgorithmwasproposed．TheKentmappingwasusedtoinitializethepopulation，andthetargetspacewasdi

5、videdintoseveralfan—shapedregionsevenly．Anewdiversityandconvergencecriteriawasproposedtoselecttheoptimalsolutions．Animprovedparticleswarmupdateformulawasusedforglobalsearch．Theclusteringalgorithmwasusedtoanalyzethean—glesbetweenexternalpopulationandtheaxis，

6、andensurethediversityofexternalpopulation．Comparedwiththemulti—objectiveparticleswarmoptimizationalgorithmandthenondominatedsortinggeneticalgorithmII，theexperimentofbenchmarkfunctionssimulationverifiestheeffectivenessoftheimprovedalgorithm．Keywords：multi-ob

7、jectiveparticleswarinoptimization(MOPSO)；Kentmapping；clusteringanalysis；particleswarmupdateformula在科学研究与工程实践中存在大量的多目标优化问题，各目标函数之间相互制约，因此，如何获取多目标问题最优解集合成为研究热点．粒子群优化算法⋯(PSO，ParticleSwarmOptimization)，由于其算法简单，收敛速度快、易于实现等特点，被许多研究人员进行了改进，并应用到处理多目标优化问题中．文献[2]提出了￡

8、支配的概念，通过8确定粒子全局最优值，可以增加粒子分布的均匀性和多样性，然而￡值如何确定却是难点；文献[3]提出的基本MOPSO(Multi．objectiveParticleSwarmOptimizationAlgorithm)算法，采用外部粒子群指导种群粒子的飞行，但是在处理多目标多峰值函数优化时，容易陷入局部最优，多样性较差；文献[4—5]中提出调整种群规模的大小可以收稿日期：2012-04．