科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对多目标粒子群算法易于陷入局部最优解的问题,提出基于领地行为的多目标粒子群算法。通过模仿动物领地行为中的领地占领、自我完善和寻找新领地三种子行为,提出领地半径动态更新技术来扩大种群搜索范围,采用交叉操作和高斯变异增加种群多样性和增强搜索能力,提出定总概率和期差概率提高粒子寻优的有效性,实现对多目标粒子群算法的改进。同时采用改进的逼近理想解法群体多属性决策方法,实现对Pareto最优解的多属性模糊评价与优选。将算法应用于板翅式换热器多目标综合设计,可以快速、准确地获得合理的结构参数。
-
单位浙江大学; 流体动力与机电系统国家重点实验室
