精英归档的改进Pareto粒子群多目标优化算法

本文主要探讨了一种改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO），其核心创新在于结合了精英归档策略和Pareto支配关系的利用。在传统的粒子群优化（PSO）算法中，多目标问题通常通过单峰搜索策略处理，而在这种新型算法中，个体最优位置不仅依赖于当前粒子的速度和位置，还受到档案库中非劣解（Pareto最优解）的影响。 精英归档策略是关键部分，它保留并更新每一代中的最优解，确保算法不会丢失全局最优解的信息。通过Pareto支配关系，算法能够判断一个解是否优于另一个解，这有助于调整粒子的个体最优位置，使其更接近Pareto前沿，即最佳解区域。这种方法提高了算法的收敛性和解的质量，使算法能够找到更广泛且均匀分布的非劣解。 此外，该算法引入了密度距离度量，这是一种评估非劣解前端均匀性的指标。通过删除密度距离较小的非劣解，可以增加解的多样性，避免算法陷入局部最优，从而更好地探索整个决策空间。这种方法有助于算法在寻找全局最优解的同时，保持了解的多样性。 在实验部分，算法使用标准函数进行仿真验证，结果显示，改进后的MOPSO算法不仅能有效地找到大量的非劣解，而且这些解在Pareto前沿上的分布更加均匀，具有良好的收敛性能。因此，这种算法对于解决多目标优化问题具有显著的优势，特别是在处理复杂、多目标优化问题时，能够提供高效的解决方案。 这篇文章提出的算法融合了精英策略、Pareto支配关系和非劣解密度距离度量，旨在提高多目标粒子群优化的效率和解的质量，使之在实际工程应用中展现出强大的竞争力。