改进MOPSO的混合优化算法提升多目标问题求解性能

本文主要探讨了局部搜索与改进MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）的混合优化算法在解决复杂优化问题中的应用。针对粒子群优化算法（PSO）在搜索后期可能出现的收敛速度减缓和早熟现象，作者提出了一个创新的混合算法，即H-MOPSO（Hybrid MOPSO）。该算法的核心在于结合了非均匀变异算子和自适应惯性权重，这有助于增强全局搜索的能力，提高算法的全局探索效率。 H-MOPSO算法首先通过非均匀变异算子，赋予不同的粒子不同的变异概率，使得搜索更加灵活，避免陷入局部最优。同时，引入自适应惯性权重策略，根据粒子的历史行为动态调整其运动速度，使得搜索路径更具动态性和多样性。这样既避免了早熟问题，又增加了算法的全局搜索深度。 在混合算法模型中，侧步爬山搜索算法被定期应用到粒子群中，这是一种局部搜索策略。对于远离最优解的粒子，侧步爬山搜索使其向下降方向移动，寻求更低的潜在解决方案；而对于靠近最优解的粒子，搜索则转向非支配方向，保持解集的多样性。这种策略有效地平衡了全局搜索与局部优化，提高了算法的收敛速度和解的质量。 通过对一系列标准测试函数如Dtlz、ZDT等的求解实验，结果显示H-MOPSO相较于传统的MOPSO、NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm - II）和MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）在保持良好全局收敛性的同时，具有更强的解集多样性。这证明了新算法在多目标优化问题上的优越性能。 此外，作者还应用H-MOPSO解决了实际的供应商优选问题，这一实际案例进一步证实了该算法的有效性和实用性。H-MOPSO的混合搜索策略在处理实际商业问题时展现出强大的优化能力，能够帮助决策者找到更优的解决方案。 本文提出了一种融合局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法，旨在克服粒子群优化的传统局限，提供更高效、多样化的多目标优化方法，适用于多种复杂的优化任务。该算法的理论分析和实证结果都表明其在多目标优化领域的潜在价值和应用前景。