【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第4期 313-316页,共4页

【作 者】： 陶新民 [1] ; 徐鹏 [1] ; 刘福荣 [2] ; 张冬雪 [1]

【摘 要】 在求解多目标优化问题时，针对粒子群优化算法容易陷入局部极值的现象，提出了一种组合粒子群和差分进化的多目标优化算法，使用粒子群优化算法和差分进化算法共同产生新粒子，通过一个判断因子控制两种算法的使用比例，并对粒子群优化算法的速度更新公式进行了改变，以提高搜索效率。通过三个测试函数进行了仿真，并同NSGA—Ⅱ、MOPSO—CD进行了比较。实验结果表明改进算法求得的Pareto解集收敛性和多样性好，并且算法稳定性高，运行速度快。