基于人类社交行为的动态多目标优化

摘要：

为了提高多目标微粒群优化算法处理多目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,提出了一种基于人类社交行为的多目标动态微粒群优化算法.考虑到粒子寻优过程受到环境中精英粒子与平庸粒子的影响,分别对自身产生推力与阻力作用,并引入局部跳出策略,使算法具有很强的全局搜索能力和较好的鲁棒性能.通过典型的多目标优化函数对算法进行了测试验证,结果表明提出的多目标算法具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优能力,性能优越,可供许多领域优化问题求解借鉴.

关键词：多目标优化算法、精英粒子、平庸粒子、局部跳出策略

所属期刊栏目：42

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅资助项目:基于协同演化计算的不确定信息车辆路径问题研究13C818;湖南省衡阳市科技局科技计划资助项目:自学习演化计算在智能交通控制中的应用研究2013KG63;成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室基金资助项目:云配送平台下易腐蚀农产品物流配送路径优化算法研究,上海市自然科学基金项目:基于自适应的多阶段差分进化计算15ZR1401600;农业部农业信息服务技术重点实验室基金资助项目2015-AIST-02

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：249-252,278