如何用粒子群優(yōu)化（PSO）算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡(jiǎn)稱PSO）是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新的進(jìn)化算法。PSO算法是一種進(jìn)化算法，類似于模

如何用粒子群優(yōu)化（PSO）算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？

粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡(jiǎn)稱PSO）是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新的進(jìn)化算法。PSO算法是一種進(jìn)化算法，類似于模擬退火算法，它也是從隨機(jī)解出發(fā)，通過(guò)迭代找到最優(yōu)解。它還通過(guò)適應(yīng)度來(lái)評(píng)價(jià)解的質(zhì)量，但比遺傳算法規(guī)則簡(jiǎn)單。它沒(méi)有遺傳算法的“交叉”和“變異”操作。它通過(guò)跟隨當(dāng)前的搜索來(lái)尋找最優(yōu)值，從而找到全局最優(yōu)值。該算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、精度高、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并在解決實(shí)際問(wèn)題中顯示出其優(yōu)越性。粒子群算法是一種并行算法。