精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法

目的多目标粒子群算法虽然极易实现且收敛速度快,但在平衡其收敛性和多样性方面仍需进一步改善。方法针对上述问题,提出一种精英竞争和综合控制的多目标粒子群算法(ECMOPSO)。一方面,算法采用全局损害选择精英粒子集,然后将两两竞争引入多目标粒子群算法中,通过精英竞争选取优胜者粒子,将其与全局领导者融合形成更全面的社会综合信息,以增强种群中粒子之间信息的交互性,更好引导种群中的粒子飞行,提升算法全局探索能力;另一方面,结合全局损害和基于位移密度估计对外部存档进行维护,从而提高外部存档中非劣解的质量,平衡算法的收敛性和多样性。结果将ECMOPSO算法与4个多目标粒子群算法和4个多目标进化算法在ZDT和UF系列基准测试问题上进行仿真实验,并采用Wilcoxon秩和检验和Friedman秩检验比较ECMOPSO算法与所选对比算法的整体性能。实验结果表明:相比其他几个对比算法,ECMOPSO算法的收敛能力、解的分布性以及稳定性都得到了一定的提升。结论ECMOPSO算法可以很好地平衡收敛性和多样性,提升其整体性能,能有效求解大多数多目标优化问题。