莫普索

MOPSO:一种多目标粒子群优化算法。提出了一种将粒子群优化算法(PSO)扩展到多目标优化问题的方法。我们的方法使用帕累托优势的概念来确定一个粒子的飞行方向,它将先前发现的非支配向量保存在一个全局存储库中,然后由其他粒子用来指导它们自己的飞行。利用专业文献中的几个标准测试函数对该方法进行了验证。结果表明,该方法与现有的进化多目标优化技术相比具有很强的竞争力。


zbMATH参考文献(46篇文章引用)

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按年份排序(引用)
  1. Chen,Chen;Wei,Yu:稳健多目标投资组合优化:集阶关系法(2019)
  2. Sadouki,Samia Chibani;Tari,Abdelkamel:QoS感知web服务组合的多目标离散象群优化算法(2019)
  3. 孙建桥,熊,傅瑞,舒茨,奥利弗,赫尔南德斯,卡洛斯:细胞定位方法。算法方法与应用(2019)
  4. Custódio,A.L.;Madeira,J.F.A.:MultiGLODS:使用直接搜索的全局和局部多目标优化(2018)
  5. 段启斌;Kroese,Dirk P.:多目标优化分裂(2018)
  6. Duggirala,Aparna;Jana,R.K.;Shesu,R.Venkat;Bhattacharjee,Prasun:使用拥挤距离粒子群优化的深沟球轴承设计优化(2018)
  7. Luo,Naili;Li,Xia;Lin,Quzhen:使用目标子空间提取对多个目标优化问题进行目标约简(2018)
  8. 艾利克斯瓦莱特·阿拉梅尔(Alexantry Aramer),2017年《社交网络》(Party Arantry optimization);帕森特拉(Alexandry-Aramer)社交优化模型(Parentry-Aramer),2017年
  9. Halassi,Abdoul hafar:基于吸引子的多目标粒子群优化(2017)
  10. 贾春华;朱红红:基于文化算法的改进多目标粒子群算法(2017)
  11. Jie,Haoyang;Wu,Yizhong;Zhao,Jianjun;Ding,Jianwan;Liang良:一种基于Kriging元模型的高效多目标粒子群优化算法(2017)
  12. 刘若晨;李建霞;樊静;缪彩红;焦立成:基于多群粒子群优化的动态多目标优化协同进化技术(2017)
  13. 田明正;侯国林;王兆伟;万中平:一种改进的多目标优化布谷鸟搜索算法(2017)
  14. Behravan,Iman;Dehghantanha,Oveis;Zahiri,Seyed Hamid;Mehrshad,Nasser:使用多目标PSO进行特征选择的最优支持向量机(2016)
  15. Devica,K.;Jafarian,A.;Hassanzadeh,A.;Khodaverdi,R.:使用进化多目标元启发式优化三级供应链中的牛鞭效应和净库存放大(2016年)
  16. Smairi,Nadia;Siarry,Patrick;Ghedira,Khaled:基于部落和禁忌搜索的多目标优化混合粒子群方法(2016)
  17. 冯廷成;李祖贤;郭平欢:基于DNA编码和进化规划的变量编码分层模糊分类模型(2015)
  18. Girsang,Abba Suganda;Tsai,Chun Wei;Yang,Chu-Sing:用多目标粒子群算法修复不一致模糊偏好矩阵(2015)
  19. Govindan,Kannan;Jafarian,Ahmad;Nourbakhsh,Vahid:双目标集成可持续订单分配和可持续供应链网络战略设计与随机需求,使用新的鲁棒混合多目标元启发式(2015)
  20. 李建平;孙晓磊;王飞;吴登生:石油进口海运系统的风险集成与优化:多目标规划方法(2015)