论文研究-新的MOPSO及其在大型复杂系统可靠性优化中的应用.pdf

可靠性优化问题是大型复杂系统设计的一个关键问题。针对大型复杂系统多个指标（可靠度、造价和冗余数）同时进行最优分配的结果多样性不好的问题, 提出了一种基于杂草克隆的多目标粒子群算法—IWMOPSO（invasive weed multi-objective particle swarm optimization）的多指标分配方法。该分配方法通过引入杂草克隆机制来改善Pareto最优解的收敛性和多样性。通过对大型复杂系统多个指标进行分配, 其分配效果与NSGA-Ⅱ相比, 得到的Pareto非劣解集多样性和均匀性好, 分布范围更广, 更利于设计者进行决策, 是一种更有效的复杂系统多指标分配方法。