多目標粒子群最佳化演算法之探討

粒子群最佳化演算法在演化式計算方法中屬於新興的方法，於1995年由Kenndey及Eberhart基於簡單的社會行為模型而發展出來。粒子群最佳化演算法歷經十年發展已被應用於各種不同領域，證明粒子群最佳化演算法在最佳化問題上具有相當好的解決問題能力。然而粒子群最佳化演算法發展初期，主要應用於單目標最佳化問題，多目標問題直到2002年才由Eberhart以動態鄰近粒子策略首次被提出，開放粒子群最佳化演算法在多目標問題研究之濫觴。本文介紹已被提出的幾種多目標粒子群最佳化演算法，並利用四個測試多目標問題之標準測試函數，用以驗證多目標粒子群最佳化演算法在多目標問題上解決能力。最後針對現有被提出的多目標粒子群最佳化演算法所採用的群體最佳解選取及粒子移動程序做探討，並且提出我們認為未來值得的研究方向。