多目标粒子群算法

资 源 简 介

多目标粒子群算法

详 情 说 明

多目标粒子群算法（MOPSO）是经典粒子群算法（PSO）的扩展，用于解决具有多个冲突优化目标的问题。与单目标优化不同，MOPSO的核心在于维护一个解集的Pareto前沿，而非单一最优解。

算法核心思路： 粒子更新机制：每个粒子依然通过个体历史最优和群体历史最优调整速度和位置，但需同时考虑多个目标函数。适应度评估时，通常采用非支配排序或参考点法对解进行分级。

Pareto前沿维护：通过外部档案集保存当前找到的非支配解（即无法在任一目标上被其他解全面超越的解）。档案集需定期修剪以避免规模膨胀，常见方法如拥挤距离法或聚类。

目标归一化处理：不同目标可能量纲差异大，需先进行标准化（如Min-Max缩放）以保证各目标在比较时的公平性。

多样性保持：为避免粒子聚集到Pareto前沿的局部区域，需引入密度信息（如邻域半径）或采用轮盘赌选择机制引导粒子探索稀疏区域。

实现中的关键细节： 多目标比较通过嵌套循环完成，外层遍历粒子，内层遍历目标函数进行非支配关系判断。 速度更新公式可能引入目标权重或自适应策略，平衡收敛性与分布性。 终止条件常结合最大迭代次数和前沿收敛阈值（如连续N代档案集更新率低于某值）。

典型应用场景： 工程设计中的权衡优化（如成本vs性能）、能源调度中的多目标资源配置等。算法优势在于并行搜索能力强，但需注意参数敏感性问题。