自适应动态重组多目标优化：粒子群算法新策略

"一种自适应动态重组多目标粒子群优化算法被提出，通过凝聚的层次聚类方法划分种群，使用精英集存储非支配解，并依据贡献度和多样性进行动态重组。同时，引入扰动算子来优化精英集，提升算法的收敛速度和种群的进化能力。" 本文介绍了一种针对多目标优化问题的创新性粒子群优化算法——自适应动态重组多目标粒子群优化算法。在传统的粒子群优化（PSO）算法基础上，该算法引入了新的策略以改进其性能，特别是在解决复杂多目标优化问题时。 首先，算法运用凝聚的层次聚类算法对种群进行分组，将种群拆分为多个子群体。这种方法有助于捕捉不同子群的局部最优解，增加搜索空间的多样性，防止早熟收敛。层次聚类是一种有效的数据组织方式，可以揭示数据内在的结构和关系，使得粒子在各自的子群内更有效地协作。 其次，算法使用一个精英集来存储非支配解。非支配解是指在多目标优化中没有其他解能同时在所有目标函数上优于它的解。精英集的引入旨在保留和保护优秀的解决方案，避免在进化过程中丢失重要的信息。通过这种方式，算法能够维持种群的多样性，提高全局搜索能力。 接着，算法基于粒子的贡献度和多样性对子群体内的粒子以及整个种群进行自适应动态重组。贡献度反映了粒子对解空间的探索程度，而多样性则关乎种群的搜索范围。通过这两种指标的综合考虑，算法能够灵活地调整粒子的位置，促进种群向更好的解决方案演化。 此外，为了进一步优化精英集，算法引入了扰动算子。扰动算子的作用是对存储在精英集中的非支配解进行微小变动，这样既能保持优秀解的特性，又能引入新的搜索方向，防止算法陷入局部最优。这种动态调整机制有助于提高算法的收敛速度和找到更优解的能力。 通过对比具有不同特点的测试函数的结果，该算法显示出了更快的收敛速度和增强的种群进化能力，证明了其在多目标优化问题上的优越性。这种自适应动态重组策略为粒子群优化算法提供了一个新的视角，对于解决实际工程中的多目标优化问题具有重要的理论价值和应用前景。 关键词：多目标优化，动态重组，粒子群优化，精英集，层次聚类 中图分类号：TP18（计算机科学与自动化技术） 文献标志码：A