【摘 要】
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当今多数科学和工程问题通常有多个目标函数,决策者需要同时使多个目标函数在给定的范围内得到最佳优化。多目标优化问题有复杂化、多极化等特点,经典算法往往无法有效求解。然而随着信息技术的发展群智能算法应运而生,此类算法为解决多维且多目标的复杂问题提供新的思路。作为群智能算法的一种,粒子群算法有收敛速度快、操作简单、易于实现以及计算效率高等特点,使得该算法已经在很多的多目标优化问题上得到成功应用。当粒子群
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当今多数科学和工程问题通常有多个目标函数,决策者需要同时使多个目标函数在给定的范围内得到最佳优化。多目标优化问题有复杂化、多极化等特点,经典算法往往无法有效求解。然而随着信息技术的发展群智能算法应运而生,此类算法为解决多维且多目标的复杂问题提供新的思路。作为群智能算法的一种,粒子群算法有收敛速度快、操作简单、易于实现以及计算效率高等特点,使得该算法已经在很多的多目标优化问题上得到成功应用。当粒子群算法处理多目标优化问题时,叫做多目标粒子群算法。然而正是因为多目标粒子群算法收敛速度快,易使种群聚集,容易陷入局部最优解。为提高算法的多样性和收敛性,对多目标粒子群算法进行改进。主要工作如下:（1）为增强多目标粒子群算法在寻优过程中粒子的多样性,提出基于自适应网格混合机制的多目标粒子群算法（ammm MOPSO）。该算法采用自适应网格和混合机制的一种双重维护策略,以保证外部存档中的非劣解分布均匀,避免种群快速退化,影响粒子开发能力;利用混合机制中的加权策略在外部存档的非劣解中去确定全局最优样本,增加了种群的多样性,提升粒子飞向真实Pareto前沿的概率;同时,为防止算法停滞,陷入局部最优的问题,还引入一个变异操作对粒子的位置进行动态变异,增强了粒子的探索能力。仿真实验结果表明,所提算法与其它三个国际经典的多目标粒子群算法相比具有较优的收敛性和多样性,且有较好的空间化效果。（2）为提高多目标粒子群算法粒子的收敛性,通过实验仿真得到算法效果相对较好的非劣解数量区间,本文提出一种基于双随机的多目标粒子群算法（DRMOPSO）。该算法通过网格技术和混合排序的双随机策略去控制非劣解数量在较好的区间内,以使得算法得到较好的收敛性和多样性。为防止种群退化,影响粒子开发能力,提出网格拥挤距离策略使得外部存档中的非劣解分布均匀,以提高粒子飞向真实Pareto前沿的概率。仿真实验结果表明,本文提出的算法与MOPSO相比具有较优的收敛性和多样性。（3）为同时提高多目标粒子群算法的收敛性和多样性,本文提出基于网格技术和多策略的多目标粒子群算法（GTMSMOPSO）。该算法随机使用两种不同的评价指标策略（收敛性评价指标和分布性评价指标）之一与网格技术结合,以增强种群的多样性和收敛性,提升粒子飞向真实Pareto前沿的概率;采用网格技术与一种混合评价指标策略结合对外部存档进行维护,避免仅根据粒子密度删除收敛性较好的粒子,导致种群产生退化,影响粒子开发能力。仿真实验结果表明,所提算法与CMOPSO、NSGA-Ⅱ、MOEA/D、MOPSOCD和NMPSO相比具有更好的收敛性和多样性。
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