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基于蚁群算法的多目标优化问题研究
被引量:
3
1
作者
孔翔宇
欧阳瑞
《四川理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2010年第3期344-347,共4页
为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存...
为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。
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关键词
多
目标
优化
蚁群算法
双目标tsp
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职称材料
题名
基于蚁群算法的多目标优化问题研究
被引量:
3
1
作者
孔翔宇
欧阳瑞
机构
周口师范学院数学与信息科学系
西安电子科技大学理学院
出处
《四川理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2010年第3期344-347,共4页
基金
周口师范学院青年基金(ZKNUQN200909)
文摘
为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。
关键词
多
目标
优化
蚁群算法
双目标tsp
Keywords
multiple objective optimization
ant colony optimization
bi-criteria
tsp
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群算法的多目标优化问题研究
孔翔宇
欧阳瑞
《四川理工学院学报(自然科学版)》
CAS
2010
3
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职称材料
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