一种基于多模态多目标粒子群优化算法的选址优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011448798.8
IPC分类号：G06F30/27;G06K9/62
申请日期：
2020-12-09
申请人：
浙江工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于多模态多目标粒子群优化算法的选址优化方法
申请号	CN202011448798.8	申请日期	2020-12-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-02-26	公开/公告号	CN112417770A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	浙江工业大学	申请人地址	浙江省杭州市下城区潮王路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江工业大学	当前权利人	浙江工业大学
发明人	赵燕伟;尤文波;李国庆;王万良;董建杭;金雅文;钱宇彤
代理机构	杭州天正专利事务所有限公司	代理人	王兵

摘要

本发明公开了一种基于多模态多目标粒子群优化算法的选址优化方法，包括：采用基于K‑means聚类方法的多种群来定位决策空间中更多的等价帕累托最优解集，并应用一种网格机制来探索决策空间中的高质量解。环境选择操作中加入两种操作，包括去除低效解与更新非支配解存档，目的是保持解的多样性，接近真正的非支配解并保持在目标空间的收敛性。本发明具有能在决策空间中找到更多的等价的帕累托最优解集，同时在决策空间中帕累托最优解集的多样性和目标空间中帕累托最优解集的收敛性之间保持一个良好的平衡的特点，能够更好地、高效地解决应用中的选址优化问题。

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