粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法,通过模拟鸟群觅食行为来搜索最优解。 多目标优化问题是指在存在多个优化目标的情况下,寻找一组解使得所有的目标都能得到最优或接近最优。相比于传统的单目标优化问题,多目标优化问题具有更大的挑战性和复杂性。 MPSO通过维护一个粒子群体,并将粒子的位置和速度看作...
多目标粒子群算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)是一种扩展的PSO算法,可以解决多目标优化问题。它通过改进传统PSO的算法机制,使得粒子在过程中能够维持一组非劣解集合(Pareto解集合),从而得到一系列最优解,满足不同领域的需求。 MOPSO算法的具体步骤如下: 1.初始化粒子的位置和速度,并随机分布在...
进化计算,多目标优化,多目标粒子群优化(MOPSO),粒子群优化提出一种多目标粒子群算法,其采用外部集合保存当前找到的最优解集,采用强ε支配关系更新外部集合,使解集保持良好的分布性.对粒子全局极值的选取设计新的选择思路,提出极值变异的思想,采用新的粒子更新策略加快解集的收敛,加入自适应变异算子避免陷入局部非劣最优...
基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度研究 在现有方法均存在光伏消纳量与风电消纳量较低的情况下,提出一种基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度方法.在控制微电网时需要获取各储能装置的剩余容量,最大放电... 单新文,唐灏,范磊,... - 《自动化与仪器仪表》 被引量: 0发表: 2021年 ...
本文提出一种基于莱维飞行和偏好信息的多目标粒子群优化算法(PC-MOPSO-LFDA)的基因选择方法.首先,为了降低优化问题的维度,分类信息指数这一方法被用来对原始的基因表达谱数据集进行初筛选,并以初筛选后剩余的基因数作为待优化问题的维度对粒子进行编码,粒子的每一维均代表一个基因特征;然后将每次所选的基因在极限学习...
算法中的每个粒子代表一个可能的解决方案,根据粒子的历史位置和速度更新每个粒子的位置,以期最终达到最优解。粒子群优化算法最初是用于单目标优化问题,但是近年来也被用于多目标优化问题。 多目标优化是指优化多个目标函数的一组变量,这些目标函数可以是相互矛盾的,从而使得优化问题变得更加复杂。粒子群优化算法可以应用...
它模仿鸟群、鱼群等动物在搜索食物和避免危险时的群体行为,通过组合个体最优解和全局最优解来优化搜索效果。PSO算法的核心思想是通过多个粒子在解空间内搜索最优解。 在传统的单目标优化问题中,PSO算法已经得到广泛的应用。然而,在实际问题中,往往存在多个相互矛盾的目标,这就需要我们寻找多目标优化问题的解决方案。
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量的优化目标函数,提出了一种基于控制变量参数化方法的约束多目标粒子群算法(CMOPSO)求解此优化问题.通过对聚苯乙烯的质量指标施加终点约束,使过程在牌号切换操作结束时能够满足质量指标的要求.仿真结果表明,该优化方法可减少牌号切换过渡过程中变量的波动,缩短过渡时间,减少原材料的消耗,并为企业提供多种切换方案,对实际...
针对多无人机多目标航迹路径规划中容易陷入局部最优,机间碰撞以及时效低等问题.提出一种多无人机多目标下改进的粒子群算法(Multi UAV Multi-Objective Improved Particle Swarm Optimization,MUMOIPSO).该方法将改进的粒子群算法与Dubins算法相结合.首先,通过目标置换以及粒子交叉等方法对粒子群算法中速度和位置更新方式...