legend('MOPSO'); xlabel('运行成本') ylabel('环境保护成本') saveas(gcf,'./Picture/ParetoFont.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面 %% 比较不同目标函数寻优对调度结果的影响 %idxn=1 第1种.将两个目标函数值归一化相加,取相加后最小的目标值的粒子,即寻找折衷解并画图 %idxn=2 第2种寻找总成本...
### 3. 多目标优化算法在无人机路径规划中的应用 - **遗传算法**:通过模拟自然选择过程,迭代生成最优解。 - **粒子群优化** (PSO):模拟鸟群或鱼群的社会行为,寻找最优解。 - **蚁群算法**:模拟蚂蚁寻找食物的路径,通过信息素来指导路径选择。 - **模拟退火**:通过概率接受更差的解以跳出局部最优。
为了验证NMOPSO算法的有效性,本文进行了仿真实验。实验环境为一个复杂的山地环境,其中包含多个障碍物。实验结果表明,NMOPSO算法能够有效地找到安全、高效的无人机路径,并优于传统的粒子群优化算法。 5. 结论 本文提出了一种基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)来实现复杂山地环境下无人机避障路径规划。该算法...
粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高、通用性低、收敛性不好等缺点。 多目标粒子群(MOPSO)算法是由CarlosA. Coello C...
多目标粒子群优化算法 (MOPSO)(Matlab代码实现),MOPSO算法使用帕累托支配的概念来确定粒子的飞行方向,通过粒子间的支配关系比较得到非支配个体并存入全局精英库REP中,依据密度自适应网格估计法从全局
名词MOPSO:Multiple Objective Particle Swarm Optimization AgMOPSO: archive-guided MOPSO 基础知识是PSO和帕累托。 当然我们可以像多目标优化之遗传算法中介绍的变多个目标为单目标优化:通过给所有的目标函数赋予不同的权重,然后将它们组合起来并多次运行。虽然我们可以得到多个最优解,但我们仍然想找到一种可以同时得到...
提出了一种改进型多目标粒子群优化算法(MOPSO-Ⅱ).该算法为粒子群中每个粒子增加一个"扰动向量",以利于粒子跳出局部最优并为粒子的全局最优位置赋予了时限的属性,可防止过于频繁地更新全局最优位置,有利于增强粒子搜索的持效性.该算法改进了粒子越界的处理方法,最大程度上保持粒子优秀的搜索方向.通过典型的多目标...
第期 谢承旺等 一种改进型多目标粒子群优化算法 MOPSO 2 1 - Ⅱ 45 * 即是 , 是目 , 是可 x 全局极小值解 f 标函数 集合Ω 0 引言 ( ), 行解区域 这里 表示问题整个搜索空间 Ω∈S S . ( ) 寻找向量 定义 一般化的多目标优化问题 2 多目标优化问题( obe multi ctiveotimization - j p *...
2016-05-05 00:24 −多目标粒子群(MOPSO)算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的,详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法(PSO)应用于多目标上。我们知道原来的单目标PSO流程很简单: -->初始化粒子位置(一般都是随机生成均匀分布) -->计算... ...
本算法 = 普通粒子群优化 + 多目标优化 + 帕累托前沿 + 针对 TSP 的速度位置重编码 1.4.3. 流程图与依赖图 有三个地方可以查看该算法的流程图,分别是在线的ProcessOn,离线的图片优化MOPSO算法流程图.png和离线的 POS 文件优化MOPSO算法流程图.pos. 其中,POS 文件是流程图绘制平台 ProcessOn 的源文件,从其...