改進的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群算法
2014-11-20 17:29:26曹一家曹麗華李勇辛建波
湖南大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版 2014年10期
曹一家+曹麗華+李勇+辛建波
摘要：邊界處理和全局最優(yōu)引導(dǎo)者選擇操作對多目標(biāo)粒子群算法的性能有重要影響，在考慮不同操作方法特征的基礎(chǔ)上，提出了改進的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.當(dāng)算法陷入局部最優(yōu)時，啟用交叉變異操作；當(dāng)算法收斂性停滯時，輪換修剪邊界處理和指數(shù)分布邊界處理操作；當(dāng)算法多樣性停滯時，輪換反比于擁擠距離和反比于控制粒子數(shù)目的全局最優(yōu)引導(dǎo)者概率選擇操作.標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)以及柔性交流輸電系統(tǒng)（flexible AC transmission system， FACTS）裝置優(yōu)化配置問題的仿真結(jié)果驗證了所提算法的有效性.
關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化；粒子群優(yōu)化；帕累托最優(yōu)；約束控制；邊界處理；全局最優(yōu)選擇；自適應(yīng)控制； 最大傳輸能力
摘要：邊界處理和全局最優(yōu)引導(dǎo)者選擇操作對多目標(biāo)粒子群算法的性能有重要影響，在考慮不同操作方法特征的基礎(chǔ)上，提出了改進的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.當(dāng)算法陷入局部最優(yōu)時，啟用交叉變異操作；當(dāng)算法收斂性停滯時，輪換修剪邊界處理和指數(shù)分布邊界處理操作；當(dāng)算法多樣性停滯時，輪換反比于擁擠距離和反比于控制粒子數(shù)目的全局最優(yōu)引導(dǎo)者概率選擇操作.標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)以及柔性交流輸電系統(tǒng)（flexible AC transmission system， FACTS）裝置優(yōu)化配置問題的仿真結(jié)果驗證了所提算法的有效性.
關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化；粒子群優(yōu)化；帕累托最優(yōu)；約束控制；邊界處理；全局最優(yōu)選擇；自適應(yīng)控制； 最大傳輸能力
摘要：邊界處理和全局最優(yōu)引導(dǎo)者選擇操作對多目標(biāo)粒子群算法的性能有重要影響，在考慮不同操作方法特征的基礎(chǔ)上，提出了改進的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群（multiobjective particle swarm optimization， MOPSO）算法.當(dāng)算法陷入局部最優(yōu)時，啟用交叉變異操作；當(dāng)算法收斂性停滯時，輪換修剪邊界處理和指數(shù)分布邊界處理操作；當(dāng)算法多樣性停滯時，輪換反比于擁擠距離和反比于控制粒子數(shù)目的全局最優(yōu)引導(dǎo)者概率選擇操作.標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)以及柔性交流輸電系統(tǒng)（flexible AC transmission system， FACTS）裝置優(yōu)化配置問題的仿真結(jié)果驗證了所提算法的有效性.
關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化；粒子群優(yōu)化；帕累托最優(yōu)；約束控制；邊界處理；全局最優(yōu)選擇；自適應(yīng)控制； 最大傳輸能力
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