基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

<p>为提高多目标优化算法的收敛性和多样性, 提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法. 在该算法中, 整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3 个层次. 粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置; 档案信息交换层可以提供更好的全局最优. 优化算法各个层次之间通过信息交互, 共同提高算法的收敛性和多样性. 与NSGA-II 和MOPSO算法的对比分析表明, 所提出算法具有良好的性能, 能够有效解决多目标优化问题.</p>