多策略多目标粒子群优化算法
王俨
王霞
汪瀚
云南民族大学电气信息工程学院 昆明 650504;云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室 昆明 650504
摘要：为克服粒子群算法在处理多目标优化问题时易陷入局部最优的不足,提高算法的求解稳定性,提出一种多策略多目标粒子群优化算法(MOPSOMS).首先,提出一种基于支配次数的全局最优粒子分阶段选取策略,促使种群能够更快逼近真实Pareto最优解,与自适应网格技术和轮盘赌策略相结合,在提高算法收敛性的同时较好地兼顾了多样性;其次,提出多目标斐波那契突变策略和动态种群位置平均策略,在随机选取的单一维度上按照斐波那契原理进行突变,并以动态种群位置平均替代个体最优粒子,提高了解的多样性,避免算法陷入局部最优.在ZDT测试函数集上将所提算法与8种多目标优化算法进行对比,实验结果表明,MOPSOMS算法具有更好的求解稳定性,得到的解集具有更好的收敛性和分布性.
关键词：多目标优化粒子群优化算法支配次数多目标斐波那契动态种群位置平均
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：云南省基础研究专项面上项目(202201AT070021)云南省教育厅科学研究基金项目(2022J0439)国家自然科学基金(62161052)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2026-01-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2987-2994 )
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