MOPSO算法及其在地下水监测网布局优化中的应用  

Multi-objective particle swarm optimization and its application in space layout optimization of groundwater

作　　者：蒋庆[1] 胡海瀛[1] 王儒敬[1] 

机构地区：[1]中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第22期187-190,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.60774096~~

摘　　要：在已有多目标粒子群优化算法(CMOPSO)研究和分析的基础上,为提高算法的聚合性和分布性,设计了一种新的精英档案维护及全局最优值选取策略,同时,使用动态全局最优值设置策略对原有算法的粒子速度更新公式进行扩展,以增强粒子的搜索能力,克服早熟现象。通过对疏勒河项目区地下水监测网空间布局多目标优化计算,表明该算法是求解大规模复杂多目标优化问题的一种有效手段。In this paper,an improved version of CMOPSO,ICMOPSO,is angle division to update archive and select the global best guide from posed to deal with the problem of premature convergence and diversity proposed.ICMOPSO adopts a novel strategy called particle archive.Moreover,a new particle updating strategy is promaintenance within the swarm.The algorithm is applied to solve muhi-objecitve layout optimization of groundwater monitoring network.The simulation performance indicates the effectiveness of the presented algorithm with regard to solving the large scale complex multi-objective optimization problem.

关 键 词：粒子群优化 多目标优化 疏勒河灌区 地下水监测网 空间布局 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]