基于阈值搜索的多目标人工蜂群算法
来源期刊:控制与决策2020年第8期
论文作者:赵新秋 段思雨 马学敏
文章页码:1793 - 1802
关键词:多目标优化;人工蜂群算法;镜像初始化;阈值搜索;Pareto支配关系;
摘 要:为了平衡人工蜂群算法局部开发能力和全局搜索能力,提高算法收敛速度,提出一种基于阈值搜索的人工蜂群算法.首先,提出一种混沌镜像初始化方法,保证初始种群的多样性和优异性;然后,利用个体阈值动态调整搜索半径,提高搜索精度和收敛速度,考虑外部档案解的开发次数,合理选择精英解来引导进化.在11种测试函数上与其他几种算法对比的仿真结果表明,所提出算法具有较好的分布性和收敛性.
赵新秋1,2,段思雨1,马学敏1
1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室2. 燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
摘 要:为了平衡人工蜂群算法局部开发能力和全局搜索能力,提高算法收敛速度,提出一种基于阈值搜索的人工蜂群算法.首先,提出一种混沌镜像初始化方法,保证初始种群的多样性和优异性;然后,利用个体阈值动态调整搜索半径,提高搜索精度和收敛速度,考虑外部档案解的开发次数,合理选择精英解来引导进化.在11种测试函数上与其他几种算法对比的仿真结果表明,所提出算法具有较好的分布性和收敛性.
关键词:多目标优化;人工蜂群算法;镜像初始化;阈值搜索;Pareto支配关系;