双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.

Pareto最大最小蚂蚁算法及其在热轧批量计划优化中的应用

针对双目标旅行商问题提出了基于Pareto概念的最大最小蚂蚁算法(P--MMAS).通过重新设计状态转移策略、信息素更新策略及局部搜索策略,同时引入基于自适应网格的多样性保持策略与信息素平滑机制,使算法能够快速搜索到在目标空间上均匀分布的近似Pareto前端.通过在6个标准测试函数上的实验及在热轧批量计划优化中的应用,表明P--MMAS具有良好的优化性能及实用性.