多目標(biāo)pso算法綜述

1、<p>　　多目標(biāo)微粒群優(yōu)化算法研究</p><p>　　王艷1,2，曾建潮2</p><p>　?。? 蘭州理工大學(xué)電信工程學(xué)院 甘肅 蘭州730050）</p><p>　?。? 太原科技大學(xué)復(fù)雜系統(tǒng)和智能計算實驗室 山西 太原 030024）</p><p>　　摘要：作為一種有效的多目標(biāo)優(yōu)化工具，微粒群優(yōu)化(PSO)算法已經(jīng)

2、得到廣泛研究與認(rèn)可。本文首先對多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行了形式化描述，簡要介紹了微粒群優(yōu)化算法與遺傳算法的區(qū)別，并對多目標(biāo)微粒群優(yōu)化算法(MOPSO)進(jìn)行了分類，著重分析了各類算法的主要思想、特點及其代表性算法。其次，針對非支配解的選擇、外部檔案集的修剪、解集多樣性的保持以及微粒個體歷史最優(yōu)解和群體最優(yōu)解的選取等熱點問題進(jìn)行了詳細(xì)論述，并在此基礎(chǔ)上對各類典型算法進(jìn)行了比較。最后，根據(jù)當(dāng)前MOPSO算法的研究狀況，提出了該領(lǐng)域的發(fā)展方向。<

3、/p><p>　　關(guān)鍵詞： 多目標(biāo)優(yōu)化； 微粒群優(yōu)化算法；非支配解；外部檔案；多樣性</p><p>　　中圖分類號： TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A</p><p>　　A Survey of Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm</p><p>　　WANG Yan1

4、,2, ZENG Jian-chao2</p><p>　　(1 College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China.)</p><p>　　(2 Complex System and Computational Intellig

5、ence Laboratory, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan, 030024, China. Correspondent: ZENG Jian-chao, E-mail: zengjianchao@263.net)</p><p>　　Abstract As an effective multi-objective optimizer

6、, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms have been widely studied and approbated. This paper firstly described multi-objective problems formally and introduced the difference between PSO and Genetic Algorithm (GA).

7、 Then a classification of multi-objective PSO (MOPSO) algorithms was presented and the main idea, features and representative algorithms of each approach were analyzed. Secondly, such hot topics in MOPSO algorithms as se

8、lecting no</p><p>　　Key words multi-objective optimization; particle swarm optimization; nondominated solutions; archive; diversity</p><p><b>　　1引言</b></p><p>　　在科學(xué)實踐、工程

9、系統(tǒng)設(shè)計及社會生產(chǎn)活動中，許多問題都是多目標(biāo)優(yōu)化問題。通常多目標(biāo)優(yōu)化問題中的各個目標(biāo)函數(shù)之間可能會存在沖突，這就意味著多目標(biāo)優(yōu)化問題不存在唯一的全局最優(yōu)解，使得所有目標(biāo)函數(shù)同時達(dá)到最優(yōu)。為了達(dá)到總目標(biāo)的最優(yōu)化，需要對相互沖突的目標(biāo)進(jìn)行綜合考慮，對各子目標(biāo)進(jìn)行折衷。最初，多目標(biāo)優(yōu)化問題往往通過加權(quán)等方式轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題，但這樣需要事先知道每個目標(biāo)函數(shù)所占的權(quán)重，并且對目標(biāo)給定的次序也比較敏感。</p><p>

10、　　微粒群優(yōu)化(PSO)算法是1995年由Kennedy和Eberhart提出的一種基于群體智能的優(yōu)化算法，應(yīng)用于單目標(biāo)優(yōu)化問題時表現(xiàn)出了快速收斂的特點。隨著對PSO研究的深入，該算法已經(jīng)由用來解決單目標(biāo)優(yōu)化問題逐步拓展到用來解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。1999年Moore 和Chapman首次提出將PSO算法應(yīng)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題[1]，但這個思想未公開發(fā)表，從此后用PSO解決多目標(biāo)優(yōu)化問題開始得到研究人員的關(guān)注，但直到2002年Coell

11、o等和Ray等先后發(fā)表了多目標(biāo)微粒群優(yōu)化算法（MOPSO）的論文[2,3]，繼之多目標(biāo)微粒群優(yōu)化算法逐漸被研究者們重視，出現(xiàn)了大量研究成果[1-9]。</p><p>　　縱觀國內(nèi)外該領(lǐng)域的研究情況，國外Sierra and Coello在2006年發(fā)表了該領(lǐng)域的較為全面的綜述[4]，但主要是針對2005年以前的MOPSO算法，那時MOPSO算法的研究剛剛起步不久，研究成果并不是很多。而國內(nèi)該領(lǐng)域的綜述非常少[1

12、0]，并且只是簡單從算法設(shè)計和應(yīng)用方面回顧了其研究進(jìn)展，所以有必要對該領(lǐng)域進(jìn)行一個較為全面的介紹。</p><p>　　2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述</p><p>　　(1) 多目標(biāo)優(yōu)化問題的形式化描述</p><p><b>　　（1）</b></p><p>　　其中，決策向量，目標(biāo)向量，是目標(biāo)函數(shù)，gi(X)0和

13、hi(X)＝0是約束條件。</p><p>　　Pareto最優(yōu)解集和Pareto最優(yōu)邊界</p><p>　　定義1. 個體間的支配關(guān)系：設(shè)p和q是進(jìn)化群體pop中的任意兩個不同的個體，稱p支配q，則必須滿足下列兩個條件：</p><p>　　①對所有的子目標(biāo)，p不比q差，即fi(p)≤fi(q), i=1,2,…k；</p><p>　　

14、②至少存在一個子目標(biāo)使p比q好，即。</p><p>　　其中k為子目標(biāo)的數(shù)量，此時p為非支配的，q為被支配的，定義為，“”表示支配關(guān)系。</p><p>　　定義2. Pareto最優(yōu)解集：對于決策空間中的向量，F(xiàn)是搜索區(qū)域，若在F區(qū)域內(nèi)，X*是非支配的，則X*是F內(nèi)的一個Pareto最優(yōu)解。由搜索空間中所有Pareto最優(yōu)解組成的解集就稱為Pareto最優(yōu)解集，即。</p>

15、<p>　　定義3. Pareto最優(yōu)邊界：Pareto最優(yōu)解表現(xiàn)在目標(biāo)空間上就是Pareto最優(yōu)邊界，或稱為Pareto前沿（Pareto front），即。</p><p>　　3 微粒群優(yōu)化(PSO)算法</p><p>　　PSO算法是一種基于種群的啟發(fā)式優(yōu)化算法，由于其參數(shù)設(shè)置少，實現(xiàn)簡單，決策變量是實數(shù)，收斂速度快等特點，使其得到充分研究。標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的運動方程

16、[11]如下：</p><p><b>　　(2)</b></p><p><b>　　(3)</b></p><p>　　其中w為慣性權(quán)重，c1、c2為加速常數(shù)，r1、r2表示區(qū)間[0,1]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。 Pi為粒子自身經(jīng)歷的最好歷史位置，而 Pg為粒子所對應(yīng)的全局最好位置，它是整個群體所經(jīng)歷的最好位置。 Xi(t

17、)與 Vi(t)為微粒i在時刻t的位置與速度。公式(2)表示微粒速度由3部分決定：慣性部分、認(rèn)知部分和社會部分，它們共同改變微粒飛行速度，但速度會受到最大速度 Vmax的限制。</p><p>　　PSO算法與遺傳算法不同，在PSO算法運行過程中，沒有選擇或變異操作，因而種群的規(guī)模是固定的，微粒不會被舍棄與替換，被替換的是迄今為止微粒經(jīng)歷的歷史最好位置(稱為個體極值，用pbest表示)和群體的最好位置(稱為全局極

18、值，用gbest表示)，種群中所有微粒的調(diào)整均依賴于pbest和gbest的值。所以將PSO算法引入來解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時，pbest和gbest的選取非常重要，而這在多目標(biāo)進(jìn)化算法的設(shè)計中是沒有的。</p><p>　　4 多目標(biāo)微粒群算法分類</p><p>　　多目標(biāo)微粒群算法大致可以分為以下幾類：聚集函數(shù)法、基于目標(biāo)函數(shù)排序法、子群法、基于Pareto支配算法和其他方法。</

19、p><p><b>　　(1) 聚集函數(shù)法</b></p><p>　　聚集函數(shù)法是解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的一種最直接的方法，基本思想就是將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題。聚集函數(shù)可以是線性的，也可以是非線性的，當(dāng)聚集函數(shù)是線性時往往無法搜索到非凸解，當(dāng)聚集函數(shù)是非線性的時候就可以解決這個問題了[12]。在這種方法中較具有代表性的研究是文獻(xiàn)[8],[13]和[14]。&l

20、t;/p><p>　　文獻(xiàn)[8]分析了固定權(quán)重、突變權(quán)重和動態(tài)權(quán)重這三種權(quán)重聚集方法。固定權(quán)重在優(yōu)化過程中權(quán)重是固定不變的，但計算量很大，并且無法找到非凸解。突變權(quán)重和動態(tài)權(quán)重可以克服這個缺點，只是突變權(quán)重一般是周期函數(shù)的復(fù)合函數(shù)，變化比較頻繁，變化的尺度由周期函數(shù)的外層函數(shù)決定。動態(tài)權(quán)重在突變權(quán)重的基礎(chǔ)上將復(fù)合函數(shù)變成了周期函數(shù)的絕對值函數(shù)，這樣變化的尺度相對突變權(quán)重要緩和一些。</p><p&

21、gt;　　文獻(xiàn)[13]使用了一種線性權(quán)重聚集法。在這類方法中，整個群體被平均分成了若干個子群體，每個子群體被賦予不同的權(quán)重，每個子群體中的微粒都朝著自己所處子群中的最優(yōu)解“飛行”，然后通過線性權(quán)重進(jìn)行聚集，得到總目標(biāo)下群體全局最優(yōu)微粒。</p><p>　　文獻(xiàn)[14]使用了一種類似于權(quán)重聚集的方法。首先找到在每個目標(biāo)下群體的全局極值和每個微粒在每個目標(biāo)下的個體極值，然后用各目標(biāo)下全局極值的均值作為整個群體在總目

22、標(biāo)下的全局極值，并通過判斷每個微粒在每個目標(biāo)下相對于該目標(biāo)下全局極值的離散程度來選取該粒子在總目標(biāo)下的個體極值。</p><p>　　以上三種方法都比較簡單，容易實現(xiàn)。但是算法每迭代一次只能產(chǎn)生一個“最優(yōu)解”，所以要得到接近PFTrue的Pareto front則需要的迭代次數(shù)較大，從而帶來的計算量就會較大。并且這三種方法都沒有很好地體現(xiàn)出Pareto支配的概念，沒有精英解保留機(jī)制，這樣使解的質(zhì)量受到影響。<

23、;/p><p>　　(2) 基于目標(biāo)函數(shù)排序方法</p><p>　　在這種方法中目標(biāo)函數(shù)通常要根據(jù)某個標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序，然后按照此順序?qū)δ繕?biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。比較具有代表性的方法是Hu and Eberhart的動態(tài)鄰域策略[15]及其擴(kuò)展[9]。前者主要針對兩個目標(biāo)函數(shù)在環(huán)形鄰域上進(jìn)行的優(yōu)化，沒有采用外部存儲體保存精英個體，后者在前者的基礎(chǔ)上引入了精英解的保留機(jī)制。這類方法的主要思想是首先根據(jù)第一

24、個目標(biāo)來計算當(dāng)前考查微粒與其他微粒的距離，并根據(jù)距離建立若干個鄰域，然后根據(jù)第二個目標(biāo)函數(shù)選取鄰域最優(yōu)解。</p><p>　　這類方法中目標(biāo)函數(shù)的順序是非常重要的，并且這種方法處理的目標(biāo)函數(shù)往往較少。</p><p><b>　　(3) 子群法</b></p><p>　　這類方法的基本思想是將整個群體劃分為若干個子群，每個子群中進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)

25、化，然后通過子群間交換信息或?qū)⒆尤盒畔⒔M合來產(chǎn)生群體的最優(yōu)解。比較具有代表性的方法有Parsopoulos等的[8]及其改進(jìn)算法VEPSO[16]，張利彪等的[17]。</p><p>　　文獻(xiàn)[8]針對兩個優(yōu)化函數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化問題提出了用兩個子群體分別進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化，然后把第一個子群得到的最優(yōu)解作為第二個子群更新速度的全局最優(yōu)解，將第二個子群的最優(yōu)解作為第一個子群更新速度的全局最優(yōu)解。[16]將此思想進(jìn)行改進(jìn)，

26、把每一維目標(biāo)作為一個子群，每個子群進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化得到最優(yōu)解，并將其作為鄰接子群更新速度的全局最優(yōu)解。</p><p>　　文獻(xiàn)[17]對兩個目標(biāo)函數(shù)同時進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化問題的特點將進(jìn)化群體劃分為第一個目標(biāo)下的全優(yōu)，第一個目標(biāo)下的半優(yōu)，第二個目標(biāo)下的全優(yōu)，第二個目標(biāo)下的半優(yōu)以及兩個目標(biāo)下的全劣這幾個子群體。然后根據(jù)支配關(guān)系找出每個子群體中的全局最優(yōu)個體，它們構(gòu)成一個非支配集，從中選出群體的全局最優(yōu)解。<

27、;/p><p>　　文獻(xiàn)[18]利用Pareto支配確定微粒的“飛行”方向，采用聚類的方法將微粒群分為幾個子群，每個子群體產(chǎn)生非支配解集，從其中隨機(jī)選擇一個作為每個子群執(zhí)行PSO算法時的全局最優(yōu)解，子群間通過移植不同子群中的非支配解交換信息。</p><p>　　(4) 基于Pareto的方法</p><p>　　現(xiàn)在的大多數(shù)研究主要集中于這種方法，借鑒以前用進(jìn)化算法解

28、決多目標(biāo)優(yōu)化問題的一些成功經(jīng)驗，在進(jìn)化過程中經(jīng)常保持兩個群體，一個是進(jìn)化的基本種群population，另一個是用來存儲進(jìn)化過程中的精英個體的群體archive。首先通過evaluate來確定基本種群中個體的優(yōu)劣，然后通過確定基本種群的全局最優(yōu)個體和每個個體的歷史最好位置，利用PSO公式進(jìn)行更新，得到下一代基本群體。對archive一般要進(jìn)行兩種操作：update和truncate，前者用來更新archive中的個體保持為進(jìn)化中的最優(yōu)個

29、體，后者是當(dāng)要進(jìn)入archive中實際個體的數(shù)目大于archive容量時，對其中個體進(jìn)行修剪剔除。</p><p>　　通常具有精英解保留機(jī)制的MOPSO算法偽碼如圖1所示，其中Quality (pbest)或Quality (gbest)是指個體歷史最優(yōu)位置的選取和種群全局最優(yōu)微粒的選取。Mutation是可以選擇的，用來對微粒進(jìn)行變異，以保持基本種群的多樣性。</p><p>　　圖1

30、 MOPSO算法框架</p><p>　　該類方法中，比較具有代表性的算法有Coello等提出的MOPSO[2][5]以及后來研究者對其進(jìn)行的改進(jìn)[18][19][20][21]。</p><p>　　MOPSO算法是基于PSO求解多目標(biāo)優(yōu)化問題中最經(jīng)典的算法，在這個算法中Coello等首次提出了除基本微粒群引入第二個群體來保存生成的非支配解，并第一次用（超）網(wǎng)格來保存精英解。[5]是對[

31、2]的改進(jìn)，將原來固定的（超）網(wǎng)格變?yōu)樽赃m應(yīng)（超）網(wǎng)格，并使用了變異算子來更新種群微粒和決策變量的范圍，變異尺度與進(jìn)化代數(shù)成比例。這種方法成為后來研究者們改進(jìn)的基礎(chǔ)，也是研究者們對比算法優(yōu)劣的重要參照。</p><p>　　[19]在[2]的基礎(chǔ)上借鑒SPEA2[22]算法中環(huán)境選擇和配對選擇策略，并使用了密度估計技術(shù)，提高了解的多樣性和搜索精度。但該算法中有三個群體，計算量較大。</p><

32、p>　　[20]在[2]的基礎(chǔ)上對算法進(jìn)行了兩方面的改進(jìn)：①算法迭代到一定次數(shù)時對某個重要目標(biāo)進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化，以此來解決MOPSO中出現(xiàn)的難以找到邊界點的問題；②對超出邊界的位置變量用一個隨機(jī)數(shù)來取代。這兩方面的改進(jìn)主要提高了Pareto解集的分布性，但要求事先知道各優(yōu)化目標(biāo)的重要程度。</p><p>　　[21]對[5]中的自適應(yīng)網(wǎng)格進(jìn)行了改進(jìn)，加入了非支配解集中微粒密度估計信息，在剔除密度較大網(wǎng)格中微

33、粒的時候，確定了需要剔除的微粒的數(shù)量，給出了計算公式。并且該算法在全局最優(yōu)解的選取方式上也進(jìn)行了改進(jìn)。</p><p><b>　　(5) 其他方法</b></p><p>　　文獻(xiàn)[23]提出了一種新的多目標(biāo)微粒群算法：EMOPSO，該算法在MOEA的基礎(chǔ)上進(jìn)行了修改。對非支配解集分布性的保持提出了一種新穎的”hyper-plane”方法，該方法在[5]中超網(wǎng)格的基

34、礎(chǔ)上，針對兩個目標(biāo)函數(shù)首先找到每一個目標(biāo)的最小值A(chǔ)和B，然后將這兩點用直線連接，如果需要找到n個非支配解，則在此線段上均勻地再選擇(n-1)個點，接著在這(n-1)個點上作直線AB的垂直線，非支配解中距離此垂直線最近的點被選中，其余各點被刪除。此算法為了避免早熟收斂而加入了擾動因子，隨著迭代次數(shù)的增加，擾動因子逐漸減小。此算法對約束處理方法以及參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整等方面都進(jìn)行了研究。</p><p>　　對于上述所分析

35、的MOPSO算法及其特征如表1所示。</p><p>　　表1 經(jīng)典MOPSO算法及其特征</p><p>　　5 多目標(biāo)微粒群算法研究熱點</p><p>　　用PSO解決多目標(biāo)優(yōu)化問題往往借鑒多目標(biāo)進(jìn)化算法中的成功經(jīng)驗，但MOPSO既不同于MOEA，又不同于用PSO解決單目標(biāo)優(yōu)化問題，當(dāng)前對MOPSO算法的研究一般圍繞以下研究熱點進(jìn)行：如何選擇非支配解、如何剔除

36、archive集中的個體以保持其良好的分布性、如何保持解集多樣性和gbest和pbest如何選取等。</p><p>　?。?） 非支配解的選擇</p><p>　　對于這個問題的研究涉及到傳統(tǒng)Pareto支配的概念及后來研究者們對其發(fā)起的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的大多數(shù)研究都是基于傳統(tǒng)Pareto支配機(jī)制的，即個體支配機(jī)制。2002年，Laumanns and Deb等提出ε－支配[24]概念后其思想

37、被借鑒與改進(jìn)，2003年Mostaghim等[25]將其引入到MOPSO算法中。ε－支配是一種基于格子的支配機(jī)制，格子的邊長為ε，所以ε決定格子的數(shù)目和大小。每個格子內(nèi)只允許有一個解，這樣支配的概念由原來個體間的比較轉(zhuǎn)化為格子間的比較，后來的研究中人們在選取非支配解時有些采用或改進(jìn)了ε－支配的概念。文獻(xiàn)[26]為了保持解集良好的分布性，針對原有ε－支配可能會丟失邊界點的情況提出了強ε－支配概念，在原有ε－支配概念的基礎(chǔ)上又加入了個體支配

38、的概念。</p><p>　　（2） archive集的修剪</p><p>　　當(dāng)前MOPSO算法中絕大多數(shù)都用到了容量受限的archive集來保存精英解，所以一般要對archive集進(jìn)行修剪，剔除掉一部分非支配解，archive集中的結(jié)果就是將來要輸出的解，所以在剔除的過程中要考慮到多目標(biāo)優(yōu)化問題的特點，研究者們一般在這個階段考慮較多的是如何剔除archive集中的個體，保持解集良好的

39、分布性。通常采用的方法有：隨機(jī)選擇[27]，小生鏡技術(shù)[28][29]，網(wǎng)格技術(shù)[2][5][7][21]，擁擠距離[30][31][32][33]，密度熵[34]，聚類技術(shù)[23][35][36]等。</p><p>　　隨機(jī)選擇。這類方法的基本思想是將算法迭代過程中產(chǎn)生的非支配解存放于archive集中，當(dāng)非支配解的個數(shù)超過archive的容量時隨機(jī)地刪除archive集中的部分個體。這種修剪方法簡單，容易實

40、現(xiàn)，但沒有充分考慮解集的分布性。</p><p>　　小生鏡技術(shù)。這類方法一般通過小生鏡技術(shù)給archive集中的非支配解分配適應(yīng)度值，聚集程度越大的微粒適應(yīng)度越小。當(dāng)非支配解個數(shù)超出archive集的容量時，則刪除其中適應(yīng)度最小的部分個體。這種修剪方法可以提高解集的分布性，但需要小生鏡半徑的先驗信息，計算復(fù)雜度較大。</p><p>　　網(wǎng)格技術(shù)?，F(xiàn)有的MOPSO算法很大一部分是在Coe

41、llo等的MOPSO算法[5]基礎(chǔ)上改進(jìn)的，而這個算法就是使用網(wǎng)格來保存非支配解的，所以現(xiàn)有很多算法都采用這種方法來保存和修剪archive集。這類方法的基本思想就是當(dāng)非支配解個數(shù)大于archive容量時，根據(jù)網(wǎng)格中微粒的數(shù)量來決定刪除哪些微粒。</p><p>　　擁擠距離。近年來使用這類方法修剪archive集的算法越來越多。這類方法的基本思想就是通過archive集中個體的擁擠距離來判斷解之間的疏密程度，在

42、對archive集進(jìn)行修剪時，擁擠距離大的微粒被保留下來，擁擠距離小的微粒被刪除。</p><p>　　密度熵。這類方法具有一定的特點，但在MOPSO中并不多見。其基本思想就是定義一個影響函數(shù)來衡量archive集中每兩個微粒間的相似程度，而archive中微粒的密度是周圍微粒對其影響因子的聚集。當(dāng)每個微粒的密度熵確定后，找出微粒中密度最大的進(jìn)行刪除。這類方法中archive集更新時計算復(fù)雜度為o（MN2），M為

43、子目標(biāo)個數(shù)，N為archive集大小。</p><p>　　聚類技術(shù)。這類修剪archive集的方法是借鑒于多目標(biāo)進(jìn)化算法的一種技術(shù)，其基本思想是在算法的每一次迭代過程中，通過聚類方法將整個archive集中的非支配解分成若干個聚類，當(dāng)聚類的個數(shù)超過一定數(shù)量時將距離最近的兩個聚類合并，將合并后的中心點作為新類的位置。</p><p>　?。?） 保持解集多樣性</p><

44、;p>　　PSO算法最突出的一個特點就是收斂速度快，但這個特點同時也帶來了算法早熟收斂的問題。為了增加解的多樣性，避免早熟收斂，將PSO應(yīng)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時往往借鑒多目標(biāo)進(jìn)化算法中的變異算子，有的MOPSO算法對微粒進(jìn)行變異的同時對決策變量的范圍進(jìn)行變異，有的研究采用對“飛”出可行域的微粒進(jìn)行重新初始化的方法來保持非支配解集中解的多樣性。</p><p>　　文獻(xiàn)[5]提出了一種使用變異因子來更新基本

45、種群中微粒和決策變量范圍的方法。該方法在搜索開始時對所有微粒進(jìn)行變異，隨著迭代次數(shù)的進(jìn)行，種群中變異的微粒數(shù)量迅速下降，對每個決策變量范圍也采用同樣操作。這樣，算法可以有一個很強的搜索能力，隨著迭代次數(shù)的增加，變異算子的作用逐漸減小，從而避免了算法早熟。文獻(xiàn)[32]也采用了同樣的方法來保持解的多樣性。</p><p>　　文獻(xiàn)[28][31]使用了小概率隨機(jī)變異的方法來保持解集的多樣性。這類方法的基本思想是在基本

46、種群每次迭代的過程中隨機(jī)選擇（或從被支配解中選）很少一部分（例如變異概率為5％）微粒進(jìn)行變異，這樣以增強算法的全局搜索能力。</p><p>　　文獻(xiàn)[20]對超出邊界的微粒不用傳統(tǒng)方法中將其拉至邊界的處理方式，而是用一個可行域內(nèi)的隨機(jī)數(shù)將其替代，這樣以增加解的多樣性。</p><p>　?。?） pbest和gbest的選取</p><p>　　在PSO算法中，微

47、粒是在種群全局最優(yōu)位置gbest及個體歷史最優(yōu)位置pbest的指導(dǎo)下“飛行”的。將PSO算法應(yīng)用于解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時，每次迭代不再是僅僅產(chǎn)生一個單個的pbest值和gbest值，而是一組非支配解，如何選擇合適的pbest和gbest來指導(dǎo)種群中微粒的“飛行”就顯得非常重要了。</p><p>　　通常對于pbest的選取一般都基于Pareto支配概念，新產(chǎn)生的pbest與原來的pbest進(jìn)行比較，選擇非支配者作

48、為算法迭代中的pbest，若二者不存在支配關(guān)系，則隨機(jī)選擇其中之一即可。但也有算法根據(jù)所支配的群體中微粒的個數(shù)來選擇[35]。</p><p>　　gbest的選取是MOPSO算法設(shè)計中的關(guān)鍵，gbest的選取在很大程度上與archive集的修剪及更新方式相關(guān)。gbest選取最簡單最直接的方法就是從archive集中隨機(jī)選取一個微粒作為基本種群更新的全局最優(yōu)解[7][34][37]。文獻(xiàn)[28]采用輪盤賭概率方法

49、從archive中選取精英微粒作為gbest，文獻(xiàn)[30]通過隨機(jī)從archive中選取兩個微粒，從多個目標(biāo)函數(shù)中隨機(jī)選取一個目標(biāo)進(jìn)行比較的方法來選取gbest。張利彪等[14]使用最優(yōu)解評估選取的方式來選擇種群更新的gbest，文獻(xiàn)[38]也使用了這種方法。</p><p>　　現(xiàn)有MOPSO算法中，gbest的選取除了隨機(jī)選擇外通過密度信息來進(jìn)行選擇的較多。文獻(xiàn)[2][5]使用（超）網(wǎng)格中微粒的密度信息，密度

50、小者優(yōu)先的方法來選取gbest，后來在其算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的一些算法一般沿用了這種方式，或?qū)ζ渖宰髡{(diào)整[21]。</p><p>　　還有其他的一些選取gbest的方法。[26]使用了一種極值變異的方法來選擇gbest，首先從archive中隨機(jī)選擇一個非支配解，然后將此解與當(dāng)前gbest比較，較好者作為此次迭代的gbest，若兩者一樣好，則根據(jù)極值變異概率來決定gbest是否需要重新從archive中隨機(jī)選擇。

51、[35]將距離當(dāng)前微粒最近的archive集中的非支配解作為更新群體所用的gbest。</p><p><b>　　6 總結(jié)與展望</b></p><p>　　本文首先介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問題的形式化描述及相關(guān)概念，然后簡要介紹了微粒群算法及其與傳統(tǒng)遺傳進(jìn)化算法的區(qū)別。接著對MOPSO進(jìn)行了分類，分析了各類算法的基本思想以及每類算法中的典型算法。最后對當(dāng)前MOPSO算法的

52、四個研究熱點進(jìn)行了討論。雖然MOPSO算法從出現(xiàn)至今不足十年，但其發(fā)展是非常迅猛的，在今后的研究中以下幾個方向應(yīng)該引起研究者們的重視。</p><p>　　如何用PSO算法處理高維(m>5)多目標(biāo)優(yōu)化問題。對于高維多目標(biāo)優(yōu)化問題想要找到一組合適的Pareto最優(yōu)解是很困難的，許多在處理低維數(shù)目標(biāo)時不會出現(xiàn)的問題就會凸現(xiàn)出來[39]，空間復(fù)雜度，時間復(fù)雜度以及選擇壓力等都將是需要重點考慮的問題。如何用PSO解

53、決高維多目標(biāo)優(yōu)化問題將是研究者們未來一段時間研究的內(nèi)容之一。</p><p>　　MOPSO算法自適應(yīng)參數(shù)的選擇?，F(xiàn)在MOPSO算法對處理單目標(biāo)優(yōu)化問題的PSO算法中的參數(shù)沒有作太大調(diào)整，但多目標(biāo)優(yōu)化問題與單目標(biāo)優(yōu)化問題的特征相差較大，如何根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化問題自身的特點來自適應(yīng)調(diào)整MOPSO參數(shù)，這方面的研究已經(jīng)開始，估計將會成為今后一段時間研究的另一個熱點。</p><p>　　有效的算法

54、停止準(zhǔn)則?，F(xiàn)有的MOPSO算法中，絕大多數(shù)算法都是通過預(yù)先設(shè)置迭代次數(shù)來停止算法，因為算法進(jìn)化到哪一代就達(dá)到最優(yōu)往往是無法判斷的。在單目標(biāo)PSO算法中，當(dāng)gbest在一定代數(shù)內(nèi)不再變化就可以認(rèn)為算法已經(jīng)收斂到了最優(yōu)解，可以停止迭代。但這種策略是不能直接應(yīng)用于MOPSO，因為在算法的執(zhí)行過程中很少會出現(xiàn)這種情況，即使有部分解與上一代相同，但多少個解相同就能說明算法已經(jīng)收斂于Pareto front，至今還沒有這方面的證明。</p&g

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