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求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要:针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷,将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合,提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型,实验结果表明,该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集,并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
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- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点,现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程,多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法, 能有效利用易于获得的先验参数,如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性,使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析,结果表明,对复杂多峰函数,该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索-Mu
chapter10
- 基于粒子群算法的多目标搜索算法 基于粒子群算法的多目标搜索算法-Multi-target search algorithm based on particle swarm optimization based particle swarm algorithm for multi-target search algorithm
main
- 基于粒子群算法的多目标搜索算法,主要解决背包问题,直接运行即可 -Multi-objective particle swarm optimization-based search algorithm, mainly to solve the knapsack problem, can be run directly