检索结果-内蒙古大学图书馆

An Effective Adaptive multi-objective Particle Swarm for multimodal Constrained Function optimization

JOURNAL OF COMPUTERS 2010年第8期5卷 1144-1151页

作者： Zhou, Yongquan Pei, Shengyu Guangxi Univ Natl Coll Math & Comp Sci Nanning 530006 Peoples R China

This paper presents a novel adaptive multi-objective particle swarm optimization algorithm and with adaptive multi-objective particle swarm algorithm for solving objective constrained optimization problems, in which Pareto non-dominated ranking, tournament selection, crowding distance method were introduced, simultaneously the rate of crowding distance changing were integrated into the algorithm. Finally, ten standard functions are used to test the performance of the algorithm, experimental results show that the proposed approach is an efficient and achieve a high-quality performance.

关键词： Particle Swarm optimization Algorithm adaptability multi-objective optimization Constrained optimization Test functions

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