粒子群与差分进化融合算法提升多目标优化性能

本文主要探讨了在处理多目标优化问题时，为解决粒子群优化算法（PSO）易陷入局部极值的挑战，研究人员提出了一种创新的多目标优化算法，该算法巧妙地结合了粒子群优化和差分进化（DE）。算法的关键在于通过引入一个动态的判断因子，动态调整PSO和DE的使用比例，以增强全局搜索能力。此外，对PSO的速度更新公式进行了改进，这有助于提高搜索的效率和精度。 PSO原本是模拟鸟群觅食行为的启发式算法，而DE则是另一种基于自然选择和突变的优化方法，其随机性和并行性使其在处理复杂问题上表现出色。通过这种方式，新产生的粒子既保留了PSO的群体协作优势，又引入了DE的随机性，使得算法能更好地避免陷入局部最优解。 研究者选择了三个标准的测试函数，如ZDT系列、DTLZ系列或WFG系列，对提出的算法进行仿真，并将其与NSGA-Ⅱ（一种广泛应用的多目标遗传算法）和MOPSO-CD（一种改进的粒子群优化多目标优化算法）进行了性能对比。实验结果显示，改进后的算法在收敛性、多样性和稳定性方面表现出色，能够找到更优的Pareto解集，同时具有较高的计算效率，能够在有限的时间内快速找到近似最优解。 值得注意的是，该研究得到了国家自然科学基金、中国博士后科学基金以及中国博士点新教师基金的支持，这表明其研究成果具有一定的理论基础和实际应用价值。该算法的提出对于优化多目标问题，特别是在工程和经济决策等领域，提供了新的优化策略，为未来多目标优化技术的发展提供了新的可能。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种融合了PSO和DE的多目标优化算法，通过智能调控和优化更新机制，提高了求解多目标优化问题的性能，具有很好的实用性和理论研究意义。