典型文献
基于新型非支配排序的多目标麻雀优化算法
文献摘要：
针对麻雀搜索算法在求解多目标问题中的不足,并且在求解过程中易陷入局部最优与收敛性差的问题,提出了一种改进的多目标麻雀搜索算法.首先,引入了新型非支配排序,找到最优前沿面;其次,将多项式变异和正余弦算法融合到种群进化策略中,增强其搜索能力,通过竞争机制的种群选择方法,降低搜索过程中局部最优粒子和全局最优粒子导致的误差;最后,将改进算法与多种多目标算法在标准测试函数上进行对比,仿真结果表明,改进算法的收敛性与搜索能力均优于其他算法.由此说明该算法具有可靠的多目标寻优能力,能够有效解决多目标优化问题.
文献关键词：
多目标优化;Pareto前沿;麻雀搜索算法;非支配排序;竞争机制
中图分类号：
作者姓名：
武文星;田立勤;王志刚;张艺;吴骏一;桂方燚
作者机构：
华北科技学院计算机学院,北京101601;青海师范大学计算机学院,西宁810016
文献出处：
引用格式：
[1]武文星;田立勤;王志刚;张艺;吴骏一;桂方燚-.基于新型非支配排序的多目标麻雀优化算法)[J].计算机应用研究,2022(07):2012-2019
A类：
多目标麻雀搜索算法
B类：
非支配排序,麻雀优化算法,多目标问题,中易,局部最优,收敛性,多项式变异,正余弦算法,算法融合,合到,种群进化,进化策略,搜索能力,竞争机制,选择方法,中局,最优粒子,全局最优,改进算法,多目标算法,标准测试函数,多目标寻优,寻优能力,多目标优化问题,Pareto
AB值：
0.342105
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
