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题名改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题
被引量:10
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作者
葛宇
梁静
王学平
谢小川
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机构
四川师范大学基础教学学院
成都工业学院网络中心
四川师范大学数学与软件科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第6期254-259,286,共7页
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基金
四川省教育厅项目:人工蜂群算法及其在多目标优化问题中的应用研究(12ZB112)资助
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文摘
针对多目标连续优化问题,依据人工蜂群算法原理给出其求解流程,并指出算法中更新策略存在盲目搜索和丢失优秀个体的不足,随后提出改进方案。改进方案包含两部分:首先,设计一种自适应搜索算子,使算法在运行过程中能根据个体质量自动调节搜索范围,让算法搜索行为准确高效;其次,利用外部集合记录下新产生的个体,一次迭代完成后结合外部集合重新构造种群,让算法能有效地保存进化过程中产生的优秀个体。实验中将改进人工蜂群算法与NSGA2算法、改进前算法以及文献报道的同类优秀算法进行了比较,结果说明:改进人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有良好的收敛性和均匀性。
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关键词
人工蜂群算法
多目标连续优化
更新策略
自适应搜索算子
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Keywords
Artificial bee colony algorithm
Multi-objective continuous optimization problem
Updating strategy
Self-adapting searching operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进人工蜂群算法求解多目标连续优化问题
被引量:2
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作者
李永正
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机构
中国民用航空飞行学院
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出处
《哈尔滨师范大学自然科学学报》
CAS
2018年第2期58-62,共5页
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文摘
多目标连续优化问题是实际应用和科研中最普遍的问题之一,也是学术界研究重点之一.根据人工蜂群算法求解过程,修正算法中的不足之处,改进算法中存在的盲目搜索,减少丢失算法中的优秀个体,以人工蜂群算法作为进化策略,整理改进方案.改进方案包括有:第一,针对基本人工蜂群算法中变异算子对整体基因搜索的不足,提出基于人工蜂群算法算子和变异算子相融合的自适应搜索算子,在一定程度上可以根据基因优良程度自动调整搜索范围,提高人工蜂群算法搜索行为的准确性.第二,利用搜索数据结果形成新的基因个体,在一代搜索结束后,剩余的个体与新个体的组合成新的种群,使得人工蜂群算法在进行过程中最大程度的保存下优良的基因.通过研究比较发现,改进的人工蜂群算法在求解多目标连续优化问题中具有比较好的收敛性和分布性.
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关键词
人工蜂群算法
多目标连续优化
函数优化
进化策略
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Keywords
ABC
Multi - objective continuous optimization
Function optimization
Evolutionary strategy
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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