基于分解的多目标粒子群优化算法

资 源 简 介

基于分解的多目标粒子群优化算法

详 情 说 明

基于分解的多目标粒子群优化算法（MOPSO/D）是针对复杂多目标优化问题设计的智能算法。该算法通过将多目标问题分解为多个单目标子问题，结合粒子群优化（PSO）的群体协作特性进行求解。

核心思想采用分解策略，将原始多目标问题转换为若干权重向量对应的单目标子问题。每个粒子负责优化特定子问题，通过邻域共享机制交换信息，平衡算法的探索与开发能力。算法流程首先初始化粒子群并划分权重向量邻域，接着在迭代中更新粒子速度和位置，重点设计适应度评价时需同时考虑目标函数值和邻域粒子信息。

关键优势在于通过分解策略保持解的多样性，配合PSO快速收敛特性，能高效逼近Pareto最优前沿。算法性能受权重向量生成方式、邻域大小以及粒子更新策略等因素显著影响。典型改进方向包括动态权重调整、混合变异算子引入以及外部存档管理机制优化。

该算法在工程设计、资源分配等需要权衡多个冲突目标的领域具有广泛应用，其核心价值在于提供一组分布均匀的折中解供决策者选择。