基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法

粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪parct。前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解)，并且收敛速度较慢。鉴于此，提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(acg-mopso)。其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度，并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子，提升粒子向parcto前沿收敛的概率。模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法。