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多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法
被引量:
1
1
作者
金浩
刘维宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4038-4040,共3页
受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和...
受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和食物信息素,并根据不同信息素设立了不同的释放和寻优机制。通过BNH和TNK问题验证,MO-FHACO算法在Pareto最优前端连续的情况下具有极佳的多目标优化能力;在Pa-reto最优前端不连续的情况下,也能得到较多且散布性较好的Pareto最优解。因此,MO-FHACO算法是一种有效的函数多目标优化算法。
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关键词
蚁群算法
连续函数
多目标优化
觅食—返巢机制
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题名
多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法
被引量:
1
1
作者
金浩
刘维宁
机构
北京交通大学土木建筑工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第11期4038-4040,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(51008017)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012YJS072)
文摘
受自然界蚂蚁的觅食—返巢生物学特征启发,同时深入了解蚂蚁信息素成分,提出了一种能够解决函数多目标优化问题的改进蚁群算法——多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法(MO-FHACO)。该算法与传统蚁群算法相比,将信息素分为蚁巢信息素和食物信息素,并根据不同信息素设立了不同的释放和寻优机制。通过BNH和TNK问题验证,MO-FHACO算法在Pareto最优前端连续的情况下具有极佳的多目标优化能力;在Pa-reto最优前端不连续的情况下,也能得到较多且散布性较好的Pareto最优解。因此,MO-FHACO算法是一种有效的函数多目标优化算法。
关键词
蚁群算法
连续函数
多目标优化
觅食—返巢机制
Keywords
ant colony algorithm
continuous function
multi-objective optimization
foraging-homing mechanism
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
多目标觅食—返巢机制连续域蚁群算法
金浩
刘维宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
1
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