Novel MOPSO and its application in reliability optimization of large complex systems
新的MOPSO及其在大型复杂系统可靠性优化中的应用

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。