基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO)，以提高多目标优化PSO 算法的性能。 AEPSO 算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO 算法中，来提高 算法的全局搜索能力和粒子的多样性。与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同，AEPSO 算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行，以改进算法的收敛性，同时采用特殊的变异操作防止早 熟收敛并增加优化解的多样性。所提算法的有效性经过四种代表性benchmark 函数进行验证，并与 几种典型同类型算法进行比较。该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计。实验结果表明AEPSO 算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性，满足多目标优化设计的要求。