《基于粒子群算法的多目标搜索算法》PSO是一种仿生计算方法,源自对鸟群或鱼群集体行为的观察,其在解决复杂优化问题时展现出强大的能力。本资源提供的“基于粒子群算法的多目标搜索算法”处理具有多个相互冲突的目标函数的问题,这在工程设计、资源分配等领域中非常常见。多目标优化与单目标优化不同,其目标是寻找一组非劣解,而非单一最优解。在多目标问题中,找到这个前沿并从中选择满足特定需求的解决方案是一项挑战。粒子群算法在多目标优化中的应用,通常涉及到将每个粒子视为一个潜在的解,每个解对应于目标空间中的一个点。在压缩包中,主要包含了主程序文件main.m和参数数据文件data.mat,分别用于算法的实现和测试数据的读取。优化过程中,还需要注意避免早熟收敛和陷入局部最优。
基于PSO的多目标搜索算法压缩包
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运行main.m来测试MO_Ring_PSO_SCD。您可以查阅论文'2。 CT Yu、BY Qu和JJ Liang*,“使用环形拓扑解决多模态多目标问题的多目标粒子群优化器”,IEEE进化计算汇刊。 (DOI:10.1109 / TEVC.2017.2754271),以获取有关此算法的更多说明。这篇论文也在“MO_Ring_PSO_SCD.zip”文件中。如果您有任何问题,请联系我(zzuyuecaitong@163.com)。
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跟粒子群、蚁群那些老牌算法比起来,布谷鸟搜索(CS)在多峰函数时还挺能打,尤其适合复杂优化问题,比如图像分割、特征提取、组合调度这些。
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