针对算法存在多样性缺失、获得的Pareto解集不完整等不足,提出基于邻域驱动的粒子群算法(DNPSO)。采用邻域驱动策略,构造多个不同的邻域,推动种群协同搜索;采用吸收机制,充分利用邻域的搜索经验,加强对邻域的深度开采;设计3个多模态多目标测试函数。将DNPSO应用到15个测试函数和1个实际优化问题,并与8个多模态多目标算法进行对比。实验结果表明,DNPSO能够在决策空间获得更多的解,且解的多样性和收敛性较好。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
