基于归档集特性的自适应多目标粒子群优化算法

为了改善多目标粒子群算法收敛性能及跳出局部最优的能力,通过研究算法运行过程中归档集规模的变化,总结归档集规模的变化规律,并依此规律提出一种近似确定算法运行状态的简单方法。基于算法运行状态的近似确定,可以自适应调整参数。实验分析与比较结果显示,自适应方法能够有效地加速收敛,而且对于一些复杂问题有较好的跳出局部最优的能力。实验结果同时表明,近似确定算法状态的方法对于参数的调整是简单且有效的。