基于双层协同进化的多目标粒子群算法

作者：闫李; 李国森^*; 瞿博阳; 朱小培; 马佳慧

来源：计算机工程与设计, 2020, 41(11): 3129-3136.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2020.11.021

• 进化算法
• 粒子群优化
• 多模态优化
• 多目标优化
• Pareto最优解集

针对当前算法在解决多模态多目标问题时获得的帕累托解集不完整、收敛性较差等不足,提出一种基于双层协同进化的多目标粒子群算法(double-layer co-evolutionary multi-objective particle swarm optimization algorithm,DCMOPSO)。利用双层协同进化机制划分上层探测种群和下层跟随种群,上下层协同进化以找到多个解;采用基于决策空间拥挤距离度量以维持解在决策空间的多样性。在12个测试函数上与其它6种算法进行比较,实验结果表明,DCMOPSO在决策空间中能够找到更多的帕累托解集,具有良好的收敛性能。

• 单位
  中原工学院