کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6857653 | 665570 | 2015 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new multi-objective particle swarm optimization algorithm based on decomposition
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم بهینه سازی ذرات چند هدفه بر اساس تجزیه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بهینه سازی چند هدفه، بهینه سازی ذرات ذرات، هوش مصنوعی، تجزیه، فاصله کلان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The diversity of solutions is of great importance for multi-objective evolutionary algorithms. In this paper, a new multi-objective particle swarm optimization algorithm based on decomposition (MPSO/D) is proposed. Firstly, the objective space of a multi-objective problem is decomposed into a set of sub-regions based on a set of direction vectors. Then MPSO/D makes each sub-region have a solution to maintain the diversity. Secondly, considering the convergence of solutions, MPSO/D uses the crowding distance to calculate the fitness values of the reserved solutions for selection operator, and uses the neighboring particles of a particle to determine the global best historical position (gbest) of the particle. The proposed algorithm has been compared with NSGAII, MOEA/D and NNIA on sixteen test sets. The experimental results illustrate that the proposed algorithm outperforms NSGAII, MOEA/D and NNIA in terms of convergence and diversity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 325, 20 December 2015, Pages 541-557
Journal: Information Sciences - Volume 325, 20 December 2015, Pages 541-557
نویسندگان
Cai Dai, Yuping Wang, Miao Ye,