分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对多目标粒子群优化算法收敛性和多样性难以平衡的问题，提出一种利用问题的结构信息来解决多目标问题的自组织多目标粒子群算法。通过自组织映射网络发现种群和非支配解集分布的结构，构造出当前粒子的邻域关系，从邻域中选出非支配解，从而引导种群局部和全局的搜索。提出了精英学习策略，通过对精英粒子进行变异，引导算法跳出局部最优。实验结果表明，所提算法可以兼顾收敛性和多样性，有效地解决多目标优化问题。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对当前算法在求解非线性方程组时面临解的个数不完整、精确度不高、收敛速度慢等问题进行了研究，提出一种多模态多目标差分进化算法。首先将非线性方程组转换为多模态多目标优化问题，初始化一个随机种群并对种群中全部个体进行评价；然后通过非支配解排序和决策空间拥挤距离选择机制，挑选种群中的一半优质个体进行变异；接着在变异过程中采用一种新的变异策略和边界处理方法以增加解的多样性；最后通过交叉和选择机制使优质个体进行进化，直到搜索到全部最优解。在所选测试函数集和工程实例上的实验结果表明，该算法能有效地搜索到非线性方程组的解，并通过与当前四个算法进行比较，该算法在解的数量和成功率上具有优越性。
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