基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法

摘要 为提高种群的多样性和算法的收敛性，提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合，即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制，很好地保持了种群的多样性；同时，该算法不需要全局最优粒子的外部存档，而是从当前代种群中选取一部分优秀的粒子，再从这些优秀的粒子中随机选取一个作为全局最优粒子，能够有效提升算法的收敛性。将提出的算法与基于分解的多目标粒子群算法（MPSOD）、基于竞争机制且快速收敛的多目标粒子群（CMOPSO）算法、参考向量引导的多目标进化算法（RVEA）等8个算法在21个标准测试函数上进行了比较，结果表明，所提算法的帕累托（Pareto）前沿更加均匀，在世代距离（IGD）上会更加小