论文研究基于决策者偏好区域的多目标粒子群算法研究.pdf

多目标优化问题中，决策者往往只对目标空间的某一区域感兴趣，因此需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解，但传统的方法却找出全部的Pareto前沿，决策效率不高。针对该问题，给出了基于决策者偏好区域的多目标粒子群优化算法。它只求出与决策者偏好区域相关的部分Pareto最优集，从而减少了进化代数，加快收敛速度，有利于决策者进行更有效的决策。算法把解与偏好区域的距离作为影响引导者选择和剪枝策略的一个因素，运用格栅方法实现解在Pareto边界分布的均匀性。仿真结果表明该算法是有效的。