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Artículo

A Multiobjective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Competition Mechanism and Gaussian VariationUn algoritmo de optimización de enjambre de partículas multiobjetivo basado en un mecanismo de competencia y variación gaussiana.

Resumen

Para resolver las deficiencias de la optimización por enjambre de partículas (PSO) en la resolución de problemas de optimización multiobjetivo, se propone un algoritmo de optimización por enjambre de partículas multiobjetivo mejorado (IMOPSO). En este estudio, se introdujo una estrategia competitiva en el proceso de construcción de archivos externos de Pareto para acelerar el proceso de búsqueda de soluciones no dominadas, aumentando así la velocidad de establecimiento de los archivos externos de Pareto. Además, se utiliza el método de orden descendente de la distancia de agrupamiento para limitar el tamaño de los archivos externos y ajustar dinámicamente los parámetros de las partículas; para resolver el problema de la diversidad poblacional insuficiente en la etapa posterior de la iteración del algoritmo, se emplea una estrategia de mutación gaussiana variable en el tiempo para mutar las partículas en los archivos externos y mejorar la diversidad. Los resultados de experimentos de simulación muestran que el algoritmo mejorado tiene una mejor convergencia y estabilidad que los otros

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