计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (4): 1074-1079.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1074
收稿日期:
2013-09-17
修回日期:
2013-11-15
出版日期:
2014-04-01
发布日期:
2014-04-29
通讯作者:
黄敏
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目
HUANG Min1,JIANG Yu1,MAO An2,JIANG Qi1
Received:
2013-09-17
Revised:
2013-11-15
Online:
2014-04-01
Published:
2014-04-29
Contact:
HUANG Min
摘要:
针对多目标粒子群优化算法全局最优位置〖BP(〗(gbest)〖BP)〗选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。
中图分类号:
黄敏 江渝 毛安 姜琪. 基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(4): 1074-1079.
HUANG Min JIANG Yu MAO An JIANG Qi. Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on global best position adaptive selection and local search[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(4): 1074-1079.
[1]KENNEDY J, EBERHART R. Particle swarm optimization [C]// Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Neural Networks. Piscataway: IEEE, 1995: 1942-1948.
[2]GARNIER S, GAUTRAIS J, THERAULAZ G. The biological principles of swarm intelligence [J]. Swarm Intelligence, 2007, 1(1): 3-31. [3]KITAYAMA S, YAMAZAKI K, ARAKAWA M. Adaptive rangeparticle swarm optimization [J]. Optimization and Engineering, 2009, 10(4): 575-597. [4]EBERHART R, SHI Y. Particle swarm optimization: developments, applications and resources [C]// CEC 2001: Proceedings of the 2001 IEEE Congress on Evolutionary Computation. Piscataway: IEEE, 2001: 81-86. [5]PARSOPOULOS K, VRAHATIS M. Recent approaches to global optimization problems through particle swarm optimization [J]. Natural Computing, 2002, 1(2/3): 235-306. [6]XIE X, ZHANG W, YANG Z. Overview of particle swarm optimization [J]. Control and Decision, 2003, 18(2): 129-134. (谢晓锋,张文俊,杨之廉.微粒群算法综述[J].控制与决策,2003,18(2):129-134.) [7]WANG W, TANG Y, The state of art in particle swarm optimization algorithms [J]. Journal of Zhejiang University of Technology, 2007, 35(2): 136-141. (王万良,唐宇.微粒群算法的研究现状与展望[J].浙江工业大学学报,2007,35(2):136-141.) [8]POLI R, KENNEDY J, BLACKWELL T. Particle swarm optimization: an overview [J]. Swarm Intelligence, 2007, 1(1): 33-57. [9]WANG D, WANG J, WANG H. Intelligent optimization methods [M]. Beijing: Higher Education Press, 2007: 217-258.(汪定伟,王俊伟,王洪峰.智能优化方法[M].北京:高等教育出版社,2007:217-258.) [10]WU Q. Cauchy mutation for decision-making variable of Gaussian particle swarm optimization applied to parameters selection of SVM [J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(5): 4929-4934. [11]LI X, YAO X. Cooperatively coevolving particle swarms for large scale optimization [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2012, 16(2):210-224. [12]XU Z, ZHANG J, ZHENG Y. Bionics in computational intelligence: theory and method [M]. Beijing: Science Press, 2005. (徐总本,张讲社,郑亚林.计算智能中的仿生学:理论与方法[M].北京:科学出版社,2005.) [13]ABDELBAR A, ABDELSHAHID S, WUNSCH D. Gaussian versus Cauchy membership functions in fuzzy PSO [C]// Proceedings of the 2007 International Joint Conference on Neural Networks. Piscataway: IEEE, 2007: 2902-2907. [14]MARIANI V, NECKEL V, GREBOGI R, et al.Cauchy particle swarm optimization with dynamic adaptation applied to inverse heat transfer problem [C]// SMC 2010: Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Systems Man and Cybernetics. Piscataway: IEEE, 2010: 3730-3734. [15]WANG H, WANG W, WU Z. Particle swarm optimization with adaptive mutation for multimodal optimization [J]. Applied Mathematics and Computation, 2013, 221(3): 296-305. [16]HU M, WU T, WEIR J. An adaptive particle swarm optimization with multiple adaptive methods [J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2013, 17(5): 705-720. |
[1] | 刘晓龙, 王士同. 渐进式分离的开放集模糊域自适应算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3127-3131. |
[2] | 朱槐雨, 李博. 单阶段多框检测器无人机航拍目标识别方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3234-3241. |
[3] | 杜航原 郝思聪 王文剑. 结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[4] | 陈露 张晓霞 于洪. 基于先验知识的非负矩阵半可解释三因子分解算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[5] | 韩舒宁 徐敏 董学士 林青 沈凡凡. 混合伊藤算法求解多尺度着色旅行商问题[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[6] | 李晓杰 崔超然 宋广乐 苏雅茜 吴天泽 张春云. 基于时序超图卷积神经网络的股票趋势预测方法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[7] | 张建 严珂 马祥. 基于神经网络的复杂垃圾信息过滤算法分析[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[8] | 邱云志 汪廷华 戴小路. 双重特征加权模糊支持向量机[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[9] | 李宗正 周恺卿 丁雷 欧云. 基于基因交换的自适应人工鱼群算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[10] | 刘清华 廖士中. 基于随机素描方法的在线核回归[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[11] | 张小清 王晨曦 吕彦 林耀进. 基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[12] | 于婉莹 梁美玉 王笑笑 陈徵 曹晓雯. 基于深度注意力网络的课堂教学视频中学生表情识别与智能教学评估[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[13] | 黄勇康 梁美玉 王笑笑 陈徵 曹晓雯. 基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[14] | 康猛 蒙祖强. 基于局部条件区分能力的高效属性约简算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[15] | 谢鑫 张贤勇 王旋晔 唐鹏飞. 变精度邻域等价粒邻域决策树构造算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
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