MOPSO多目标粒子群优化算法MATLAB实现

资 源 简 介

MOPSO多目标粒子群优化算法MATLAB实现

详 情 说 明

MOPSO（多目标粒子群优化）算法是传统粒子群优化(PSO)在多目标领域的扩展，能够同时优化多个相互冲突的目标函数。该算法通过维护外部存档来保存帕累托最优解，采用轮盘赌选择等机制保证种群的多样性。

MATLAB实现主要包含以下几个关键环节：初始化粒子群时需要为每个粒子随机生成位置和速度；计算适应度时需评估所有目标函数的值；更新外部存档时采用非支配排序和拥挤距离计算；在速度更新公式中引入领导者选择机制；终止条件通常设置为最大迭代次数或解集收敛。

相比于单目标PSO，MOPSO的突出特点包括：采用多个全局最优解引导搜索、需处理目标空间的多样性维护、输出为帕累托前沿而非单一解。该算法在工程优化、参数调优等领域有广泛应用，特别是在需要权衡多个性能指标的复杂系统中表现优异。