如何用粒子群優(yōu)化（PSO）算法實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡稱PSO）是近年來發(fā)展起來的一種新的進(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）算法實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化？

粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，簡稱PSO）是近年來發(fā)展起來的一種新的進(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)，通過迭代找到最優(yōu)解。它還通過適應(yīng)度來評價解的質(zhì)量，但比遺傳算法規(guī)則簡單。它沒有遺傳算法的“交叉”和“變異”操作。它通過跟隨當(dāng)前的搜索來尋找最優(yōu)值，從而找到全局最優(yōu)值。該算法具有實現(xiàn)簡單、精度高、收斂速度快等優(yōu)點，引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注，并在解決實際問題中顯示出其優(yōu)越性。粒子群算法是一種并行算法。