%0 Journal Article
%T Novel MOPSO and its application in reliability optimization of large complex systems<br>新的MOPSO及其在大型复杂系统可靠性优化中的应用
%A LU Peng
%A ZHANG Wei-guo
%A LI Guang-wen
%A LIU Xiao-xiong
%A <br>鲁　鹏
%A 章卫国
%A 李广文
%A 刘小雄
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 可靠性优化问题是大型复杂系统设计的一个关键问题。针对大型复杂系统多个指标（可靠度、造价和冗余数）同时进行最优分配的结果多样性不好的问题，提出了一种基于杂草克隆的多目标粒子群算法-IWMOPSO（invasive weed multi-objective particle swarm optimization）的多指标分配方法。该分配方法通过引入杂草克隆机制来改善Pareto最优解的收敛性和多样性。通过对大型复杂系统多个指标进行分配，其分配效果与NSGA-Ⅱ相比，得到的Pareto非劣解集多样性和均匀性好，分布范围更广，更利于设计者进行决策，是一种更有效的复杂系统多指标分配方法。
%K reliability optimization
%K multi-indexes allocation
%K invasive weeds colony
%K multi-objective particle swarm optimization
%K optimal allocation
%K diversity performance<br>可靠性优化
%K 多指标分配
%K 杂草克隆
%K 多目标粒子群算法
%K 最优分配
%K 多样性
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=AB480754FB5F26FE3AA015E1D165FAE2&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=B31275AF3241DB2D&sid=8BA849EBE34B1882&eid=1FD2ABFFF43897E1&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=12