基于高效非支配排序的多目标人工蜂群算法

发布时间：2022-02-18 21:32

　　多目标优化问题广泛存在于科学与工程领域,为了提高求解效率,改进算法中的关键环节——非支配排序,提出了一种基于高效非支配排序的多目标人工蜂群算法。本文算法根据精英指导离散解生成策略进行局部搜索,运用高效非支配排序计算解的前沿面,最后根据前沿面排名和拥挤距离来挑选表现较好的解进行下一轮迭代。在基准函数上的实验验证了本文算法在保证求解性能的前提下,可以降低1/2的比较次数,运行效率提升近65%。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2019,19(17)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 多目标优化相关概念
2 非支配排序
3 基于ENS的多目标人工蜂群算法
    3.1 初始化阶段
    3.2 迭代过程
        3.2.1 雇佣蜂行为
        3.2.2 观察蜂行为
        3.2.3 侦查蜂行为
4 实验与结果分析
    4.1 排序效率验证
    4.2 算法性能验证
        4.2.1 世代距离 (generational distance, GD) [21]
        4.2.2 扩展范围 (spacing, SP) [7]
        4.2.3 差错率 (error ratio, ER) [22]
        4.2.4 运行时间 (running time, TI)
    4.3 参数敏感实验
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]进化高维多目标优化算法研究综述[J]. 刘建昌,李飞,王洪海,李田军.  控制与决策. 2018(05)
[2]一种基于分解的、改进的多目标蚁群算法及其应用[J]. 李娅,秦忆.  科学技术与工程. 2016(12)

博士论文
[1]云计算环境下服务组合技术研究[D]. 霍瑛.南京航空航天大学 2016



本文编号：3631588