基于环境经济调度问题的空间自适应划分多目标优化

提出一种基于空间自适应划分的多目标优化算法.为了增强种群的收敛性和多样性,多维搜索空间被划分成多个网格,网格内的粒子通过共享"引导"粒子的经验信息调整自身的速度和位置,并引入年龄观测器实时记录引导粒子对Pareto解集所做的贡献,及时更新引导粒子,以增强算法的全局搜索能力.对多目标测试函数以及环境经济调度问题进行了仿真实验,实验结果表明,所提出算法能对解空间进行更加全面、充分的探索,快速找到一组分布具有较好的逼近性、宽广性和均匀性的最优解集合.