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申请/专利权人:上海创紫科技集团有限公司
摘要:本发明SAMOPSO自适应多目标粒子群优化算法,步骤一:设置参数,用户需要设置粒子群大小、迭代次数、外部存档的容量、网格份数;步骤二:初始化粒子群,计算粒子的适应度值,挑选出非支配解将其存储在外部存档中;步骤三:根据轮盘赌选择法,从外部存档中选择出全局最优粒子;步骤四:利用自适应的权重和学习因子,更新粒子的速度和位置;步骤五:利用变异因子对更新完的粒子进行变异操作;步骤六:更新并维护外部存档,如果外部存档内的粒子数目超过设置的外部存档容量,移除多出的粒子;步骤七:判断迭代条件,如果当前迭代次数达到设定的迭代次数,则输出最优解的pareto前沿,否则返回到步骤三继续迭代;适应性更强,收敛性更好,降低参数调节的负担。
主权项:1.SAMOPSO自适应多目标粒子群优化算法,其特征在于,该算法的具体操作步骤如下:步骤一:设置参数,用户需要设置粒子群大小、迭代次数、外部存档的容量、网格份数;步骤二:初始化粒子群,计算粒子的适应度值,挑选出非支配解将其存储在外部存档中;步骤三:根据轮盘赌选择法,从外部存档中选择出全局最优粒子;步骤四:利用自适应的权重和学习因子,更新粒子的速度和位置;步骤五:利用变异因子对更新完的粒子进行变异操作;步骤六:更新并维护外部存档,如果外部存档内的粒子数目超过设置的外部存档容量,移除多出的粒子;步骤七:判断迭代条件,如果当前迭代次数达到设定的迭代次数,则输出最优解的pareto前沿,否则返回到步骤三继续迭代。
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权利要求:
百度查询: 上海创紫科技集团有限公司 SAMOPSO自适应多目标粒子群优化算法
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