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文档简介

1、大连理工大学硕士学位论文多目标优化的粒子群算法及其应用研究姓名:陈绍新申请学位级别:硕士专业:软件工程指导教师:周宽久20071118 大连理工大学硕士学位论文 图2.1粒子信息传递示意图F培2.1Particle information traasmission假设在一个D维的目标搜索空间中,有m个粒子组成一个部落,其中第i个粒子表示为一个D维的向量Xi:f(Xil.xn.x曲,iffil,2,.,ITI,即第i个粒子在D维的搜索空间中的位置是x.。换言之,每个粒子的位置就是一个潜在的解。将x一带入一个目标函数就可以计算其适应值,根据适应值的大小衡量,i的优劣。第i个粒子的“飞翔”速度也是一

2、个D 维向量,记为Vl=(vn,v。,v,。记第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置为P。=(P“,Pm,Pld,整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为pI-(P。P。一.,p一。采用下列公式对粒子操作:vid司,.V矿卜clrl(pid-x“+car:(p-Xsd(2.14Xid-'-Xiid(2.15在式(1、(2中,i=1,2.,m,m是该群体中粒子的总数;Via-"迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量;pid:粒子i个体最好位置pbest的第d维分量;Pgd:群体最好位置ghost的第d维分量;cl,c2:权重因子;rand(:随机函数,产生【O,l】的随机数;w:惯性权重函数.公式(1主要通过三部分来计算粒子i新的速度:粒子i前一时刻的速度,粒子i当前位置与自己最好位置之间的距离,粒子i当前位置与群体最好位置之间的距离。粒子i通过公式(2计算新位置的坐标。通过式(1,(2粒子i决定下一步的运动位置。在图2.

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