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多目标PSO识别

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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高、通用性低、收敛性不好等缺点。多目标粒子群(MOPSO)算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的,详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法(PSO)应用于多目标上。

文 件 列 表

MOPSO
500PD-fordelPD.xlsx
ackley.m
matlab.mat
MOPOS_main.m

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