多目標(biāo)規(guī)劃問題的AQPSO算法研究.pdf

1、本文主要對(duì)近幾年來出現(xiàn)的群體智能求解多目標(biāo)算法及算法應(yīng)用進(jìn)行研究。在實(shí)際工作中遇到許多同時(shí)考慮多種情況的問題，該類問題就需要使用多目標(biāo)優(yōu)化方法來解決。多目標(biāo)問題在實(shí)際工作的普遍存在，國內(nèi)外的學(xué)者對(duì)此類問題越來越關(guān)注，隨著多種粒子群算法的改進(jìn)，人們對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究越來越重視，因此，多目標(biāo)優(yōu)化算法及其應(yīng)用的研究將具有非常重要意義和研究價(jià)值。
　　 本文首先討論了最初多目標(biāo)優(yōu)化算法，接著介紹了該領(lǐng)域中的應(yīng)用廣泛的智能優(yōu)化算法-粒

2、子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)，并介紹了具有量子行為的粒子群算法（Quantum-behavedParticleSwarmOptimization，簡(jiǎn)稱QPSO）。接著對(duì)近幾年來多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行了分析，著重介紹了近年來所出現(xiàn)的AQPSO在多目標(biāo)規(guī)劃問題中的應(yīng)用，并對(duì)AQPSO在多目標(biāo)中應(yīng)用的可行性進(jìn)行了分析。
　　 最后，根據(jù)文獻(xiàn)中所示出求解約束規(guī)劃問題歸結(jié)為多目標(biāo)優(yōu)化問題的方法，