Pareto支配的多目标粒子群算法

资 源 简 介

Pareto支配的多目标粒子群算法

详 情 说 明

在多目标优化问题中，传统的粒子群算法（PSO）需要改进以适应多个目标的权衡。基于Pareto支配的多目标粒子群算法（MOPSO）通过引入Pareto最优解的概念，能够有效地处理多个冲突目标的优化问题。

算法的核心思想是利用Pareto支配关系来确定粒子的飞行方向。每个粒子在搜索过程中不仅考虑个体最优和全局最优，还通过非支配排序和拥挤度计算来维护一个外部存档，存储当前找到的Pareto最优解集。这种机制确保了种群的多样性，并逐步逼近真实的Pareto前沿。

在MATLAB实现中，算法通常包括初始化种群、计算目标函数值、非支配排序、更新外部存档以及调整粒子速度和位置等步骤。通过采用经典的测试函数（如ZDT、DTLZ系列）进行验证，可以评估算法在收敛性和分布性上的表现。

优化后的MOPSO能够较好地平衡探索与开发，适用于工程优化、调度问题以及其他需要权衡多个目标的场景。算法的性能可通过超体积指标（HV）和间距指标（SP）等量化评估，确保其有效性和可靠性。