基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004;2. 东北大学基建管理处,沈阳110004;\hspace{3pt};3. 沈阳建筑大学机械工程学院,沈阳110168)

作者简介:

李飞(1988-), 男, 博士生, 从事多目标进化算法的研究;刘建昌(1960-), 男, 教授, 博士生导师, 从事复杂工业过程建模控制与优化等研究.

通讯作者:

E-mail: lanceleeneu@126.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61374137).


Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on decomposition and differential evolution
Author:
Affiliation:

(1. College of Information Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China;2. Infrastructure Management Department,Northeastern University,Shenyang 110004,China;3. College of Mechanical Engineering,Shenyang Jianzhu University,Shenyang110168,China)

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    摘要:

    为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.

    Abstract:

    In order to improve the convergence and diversity of the Pareto optimal set in multi-objective optimization algorithms,a multi-objective particle swarm optimization algorithm based on decomposition and differential evolution(dMOPSO-DE) is proposed, in which the direction angle is presented to generate a set of direction vectors for maintaining the uniform distribution of the swarm.To avoid getting trapped into a local Pareto optimal front, decomposition-based strategy and differential evolution operator are used to generate the global best leader.Moreover, particle memory re-initialization is applied to enhance the diversity of the swarm.The preliminary results show that, compared with Non-dominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II),multi-objective particle swarm optimizer (MOPSO), multi-objective particle swarm optimizer based on decomposition(dMOPSO) and multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolution(MOEA/D-DE), the proposed algorithm has good performance on convergence and diversity.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李飞,刘建昌,石怀涛,等.基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法[J].控制与决策,2017,32(3):403-410

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  • 在线发布日期: 2017-03-10
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