文献类型：期刊文章

作　　者：刘衍民[1,2] 牛奔[3] 赵庆祯[2]

机构地区：[1]遵义师范学院数学系,贵州遵义563002 [2]山东师范大学管理与经济学院,济南250014 [3]深圳大学管理学院,广东深圳518060

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家863计划项目(2008AA04A105);广东省自然科学基金资助项目(9451806001002294);贵州教育厅社科项目(0705204);遵义科技攻关项目([2008]21号)

年　　份：2011

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：82-84

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了保证粒子群算法求得的非劣解尽可能接近真实的Pareto前沿并保持多样性分布,提出一种基于交叉和变异的多目标粒子群算法(CMMOPSO)。在CMMOPSO中,首先识别Pareto前沿的稀疏部分包含的粒子,并对这些粒子进行交叉操作以增加多样性分布;接着对远离Pareto前沿的粒子进行变异操作,以提升粒子向真实的Pareto前沿飞行的概率。在基准函数的测试中,结果显示CMMOPSO比其他算法有更好的运行效果。

关 键 词：多目标优化 粒子群算法 交叉  变异  外部存档  

分 类 号：TP301.6]