一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法

作     者：郭文忠 陈国龙 GUO Wen-Zhong;CHEN Guo-Long

作者机构：福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学离散数学及其应用教育部重点实验室福州350003 

基　　金：国家973计划项目(No.2006CB805904) 国家自然科学基金项目(No.10871221) 教育部科学技术研究重点项目(No.206073) 福建省自然科学基金重点项目(No.A0820002) 福建省自然科学基金项目(No.2009J01284)资助 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2009年第22卷第4期

页      码：597-604页

摘      要：提出一种求解多目标最小生成树问题的有效离散粒子群优化算法.为获得更好的非劣前端,设计一个基于目标共享函数的适应度评价函数.引入遗传算法的变异和交叉算子,提高种群多样性并避免算法过早陷入局部最优解.基于种群的随机状态转移过程,理论分析算法的全局收敛性.实验结果表明该算法是有效的,且随着问题规模的扩大算法仍保持较好的性能.

主 题 词：线长估计 多目标优化问题(MOP) 最小生成树(MST) 粒子群优化(PSO) 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6059.2009.04.014

馆 藏 号：203856434...