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
刚刚
刚刚
有点灰发布了新的文献求助30
1秒前
WP发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
慕青应助mariawang采纳,获得10
4秒前
秀丽的芷珍完成签到 ,获得积分10
4秒前
桐桐应助maomao采纳,获得10
4秒前
4秒前
ding应助HH采纳,获得30
5秒前
小任一定行完成签到,获得积分20
6秒前
LeafJin完成签到 ,获得积分10
7秒前
陶醉无敌发布了新的文献求助10
7秒前
刻苦冷菱发布了新的文献求助10
7秒前
平淡的翠霜完成签到,获得积分10
9秒前
任峰发布了新的文献求助10
10秒前
make217完成签到 ,获得积分10
12秒前
Lee发布了新的文献求助10
13秒前
满意的妙海完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
陶醉无敌完成签到,获得积分10
15秒前
打打应助锦七采纳,获得10
16秒前
zeng发布了新的文献求助20
16秒前
小坤同学发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
脑洞疼应助ning采纳,获得10
18秒前
18秒前
万能图书馆应助彭洪泽采纳,获得10
18秒前
19秒前
咕咕咕完成签到 ,获得积分10
19秒前
NOTHING发布了新的文献求助10
20秒前
高挑的听南完成签到,获得积分10
21秒前
科研王完成签到 ,获得积分10
21秒前
Kevin完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
酷酷的王发布了新的文献求助10
23秒前
berry完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
kali发布了新的文献求助10
24秒前
充电宝应助家伟采纳,获得10
24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 3988732
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531027
关于积分的说明 11252281
捐赠科研通 3269732
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804764
邀请新用户注册赠送积分活动 881869
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809021