A Competitive and Cooperative Swarm Optimizer for Constrained Multiobjective Optimization Problems

数学优化 多群优化 水准点(测量) 计算机科学 多目标优化 群体行为 趋同(经济学) 粒子群优化 最优化问题 元启发式 进化算法 局部最优 数学 经济 经济增长 地理 大地测量学
作者
Fei Ming,Wenyin Gong,Dongcheng Li,Ling Wang,Liang Gao
出处
期刊:IEEE Transactions on Evolutionary Computation [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (5): 1313-1326 被引量:53
标识
DOI:10.1109/tevc.2022.3199775
摘要

Solving multiobjective optimization problems (MOPs) through metaheuristic methods gets considerable attention. Based on the classical variation operators, several enhanced operators, as well as multiobjective optimization evolutionary algorithms, have been developed. Among these operators, the competitive swarm optimizer (CSO) exhibits promising performance. However, it encounters difficulties when tackling constrained MOPs (CMOPs) with large objective spaces or complex infeasible regions. In this article, a competitive and cooperative swarm optimizer is proposed, which contains two particle update strategies: 1) the CSO provides faster convergence speed to accelerate the approximation of the Pareto front and 2) the cooperative swarm optimizer suggests a mutual-learning strategy to enhance the ability to jump out of local feasible regions or local optima. We also present a new algorithm for CMOPs. The results on four benchmark suites with 47 instances demonstrate the superiority of our approach compared with other state-of-the-art methods. Additionally, its effectiveness on large-scale CMOPs has also been verified.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
张雯思发布了新的文献求助10
1秒前
HuSP完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
zzcres完成签到,获得积分10
2秒前
anna发布了新的文献求助10
4秒前
勤奋梨愁发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
潘善若发布了新的文献求助10
5秒前
momo发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
10秒前
12秒前
诺奇完成签到,获得积分10
14秒前
潘善若发布了新的文献求助10
16秒前
乖猫要努力应助猪猪hero采纳,获得10
16秒前
19秒前
19秒前
科目三应助不学无术采纳,获得10
19秒前
MrSong完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
momo发布了新的文献求助10
23秒前
小曾应助安静的万声采纳,获得10
24秒前
高贵的飞阳完成签到,获得积分10
24秒前
小梦发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
26秒前
科研通AI5应助GooJohn采纳,获得10
27秒前
Ava应助yyy采纳,获得10
31秒前
善学以致用应助yyy采纳,获得10
31秒前
共享精神应助yyy采纳,获得10
31秒前
李健的小迷弟应助yyy采纳,获得10
31秒前
JamesPei应助yyy采纳,获得10
31秒前
共享精神应助yyy采纳,获得10
31秒前
潘善若发布了新的文献求助10
31秒前
LL完成签到,获得积分10
32秒前
hu完成签到,获得积分10
34秒前
34秒前
35秒前
久久应助CSPC001采纳,获得10
36秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136