Sammanfattning av denna webbsida: Multiobjektiv partikelsvärmoptimering (MOPSO) är en sökalgoritm baserad på socialt beteende. De flesta av de befintliga multi-objektiva partikel svärm optimering system är baserade på Pareto optimalitet och syftar till att få en representativ icke-dominerad Pareto front för ett givet problem. Flera strategier har föreslagits för att studera algoritmens konvergens och prestanda, särskilt genom att få tillgång till de slutliga resultaten. I detta dokument föreslås ett annat tillvägagångssätt, genom att använda Shannon entropy för att analysera MOPSO dynamik längs algoritmen exekvering. Resultaten visar att Shannon entropi kan användas som en indikator på mångfald och konvergens för MOPSO-problem.
Referens REF introducerade Shannon entropy [30] för att analysera MOPSO dynamik längs algoritmen exekvering.
Entropy Diversity in Multi-Objective Particle Swarm Optimization
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}