《粒子群优化算法与多目标优化》试读版

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《粒子群优化算法与多目标优化》试读版

详 情 说 明

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化方法，灵感来源于鸟群觅食行为。该算法通过模拟群体中个体间的信息共享来寻找最优解，每个"粒子"代表一个潜在解，通过跟踪个体最优和群体最优来调整自身位置和速度。

多目标优化问题在实际工程中广泛存在，通常涉及多个相互冲突的目标函数需要同时优化。传统PSO虽然擅长单目标优化，但需要经过特定改造才能处理多目标场景，其中关键改进包括： 引入外部存档保存非支配解 2.设计新的粒子更新策略以保持解集多样性 3.开发有效的选择机制平衡收敛性和分布性

典型的多目标PSO变种算法如MOPSO通过结合Pareto支配关系和非支配排序，能够输出一组近似Pareto最优解供决策者选择。这类算法在工程设计、调度优化和参数调优等领域展现出独特优势，特别是当目标函数计算成本较高时，PSO的群体并行特性可以显著提高搜索效率。