【摘 要】
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为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出了一种基于定期竞争机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,广西嵌入式技术与智能系统重点实验室（桂林理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61563012,61203109,61802085);广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260)~~
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为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出了一种基于定期竞争机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最优粒子的外部存档,而是从每一代种群中选取一部分优秀的粒子,再从这些优秀的粒子中随机选取一个作为全局最优粒子,能够有效的提升算法的收敛性。将提出的算法与基于分解的多目标粒子群算法(MPSOD)、基于竞争机制且快速收敛的多目标粒子群算法(CMOPSO)、参考向量引导的多目标进化算法(RVEA)等8个算法在21个标准测试函数上进行了比较,结果表明相比其他算法该算法得出的帕托前沿更加均匀,在世代距离(IGD)上会更加小。
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