基于空间划分树的多目标粒子群优化算法  

Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Spatial Partition Tree

作　　者：刘华蓥[1] 王静[1] 许少华[1] 孙毅[2] 

机构地区：[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 [2]吉林大学数学学院,长春130012

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2011年第4期696-702,共7页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(批准号:60473051);中国石油科技创新基金(批准号:2010D-5006-0302);黑龙江省自然科学基金(批准号:ZA2006-11);黑龙江省科技攻关项目(批准号:GZ07A103)

摘　　要：提出一种基于空间划分树的多目标粒子群优化算法,该算法采用网格拥挤距离与网格密度相结合的策略选取全局极值,能加速算法收敛,保持种群多样性,在提高全局极值选取准确度的同时使最终解保持了较好的分布性.A multi-objective particle swarm optimization algrithm based on spatial partition tree was presented.The strategy of using crowding distance and grid density to select global best is able to speed up convergence,and maintains the population diversity.This strategy can improve the accuracy of selecting global best and keeps the distribution of solutions effectively.

关 键 词：多目标优化 粒子群算法 M维空间划分 空间划分树 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]