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一类多目标量子行为粒子群优化算法收敛性分析及应用
被引量:
4
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作者
施展
陈庆伟
胡维礼
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2013年第4期407-415,共9页
针对ε支配容易丢失Pareto最优前沿边界点的不足,提出了一种新支配关系——ε优势支配.基于ε优势支配的最优粒子保留策略构建了一类多目标量子行为粒子群优化(CMOQPSO)算法的总体构架,分析了这类算法在一定条件下的全局收敛性.将一种...
针对ε支配容易丢失Pareto最优前沿边界点的不足,提出了一种新支配关系——ε优势支配.基于ε优势支配的最优粒子保留策略构建了一类多目标量子行为粒子群优化(CMOQPSO)算法的总体构架,分析了这类算法在一定条件下的全局收敛性.将一种满足总体构架的多目标量子行为粒子群优化算法用于求解输电网规划问题,结果表明这类多目标量子行为粒子群优化算法具有良好的全局寻优能力.
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关键词
多目标优化
量子行为粒子群优化
ε优势支配
收敛性
马尔可夫链
输电网规划
原文传递
题名
一类多目标量子行为粒子群优化算法收敛性分析及应用
被引量:
4
1
作者
施展
陈庆伟
胡维礼
机构
南京理工大学自动化学院
中国电子科技集团公司第二十八研究所博士后科研工作站
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2013年第4期407-415,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(60975075
61074023)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2008404)
文摘
针对ε支配容易丢失Pareto最优前沿边界点的不足,提出了一种新支配关系——ε优势支配.基于ε优势支配的最优粒子保留策略构建了一类多目标量子行为粒子群优化(CMOQPSO)算法的总体构架,分析了这类算法在一定条件下的全局收敛性.将一种满足总体构架的多目标量子行为粒子群优化算法用于求解输电网规划问题,结果表明这类多目标量子行为粒子群优化算法具有良好的全局寻优能力.
关键词
多目标优化
量子行为粒子群优化
ε优势支配
收敛性
马尔可夫链
输电网规划
Keywords
multi-objective optimization
quantum-behaved particle swarm optimization
ε-superior dominance
conver-gence
Markov chain
transmission network planning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM77 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类多目标量子行为粒子群优化算法收敛性分析及应用
施展
陈庆伟
胡维礼
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2013
4
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