计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
6期
254-259,286
,共7页
葛宇%梁静%王学平%谢小川
葛宇%樑靜%王學平%謝小川
갈우%량정%왕학평%사소천
人工蜂群算法%多目标连续优化%更新策略%自适应搜索算子
人工蜂群算法%多目標連續優化%更新策略%自適應搜索算子
인공봉군산법%다목표련속우화%경신책략%자괄응수색산자
Artificial bee colony algorithm%Multi-objective continuous optimization problem%Updating strategy%Self-adapting searching operator
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.
針對多目標連續優化問題,依據人工蜂群算法原理給齣其求解流程,併指齣算法中更新策略存在盲目搜索和丟失優秀箇體的不足,隨後提齣改進方案.改進方案包含兩部分:首先,設計一種自適應搜索算子,使算法在運行過程中能根據箇體質量自動調節搜索範圍,讓算法搜索行為準確高效;其次,利用外部集閤記錄下新產生的箇體,一次迭代完成後結閤外部集閤重新構造種群,讓算法能有效地保存進化過程中產生的優秀箇體.實驗中將改進人工蜂群算法與NSGA2算法、改進前算法以及文獻報道的同類優秀算法進行瞭比較,結果說明:改進人工蜂群算法在求解多目標連續優化問題中具有良好的收斂性和均勻性.
침대다목표련속우화문제,의거인공봉군산법원리급출기구해류정,병지출산법중경신책략존재맹목수색화주실우수개체적불족,수후제출개진방안.개진방안포함량부분:수선,설계일충자괄응수색산자,사산법재운행과정중능근거개체질량자동조절수색범위,양산법수색행위준학고효;기차,이용외부집합기록하신산생적개체,일차질대완성후결합외부집합중신구조충군,양산법능유효지보존진화과정중산생적우수개체.실험중장개진인공봉군산법여NSGA2산법、개진전산법이급문헌보도적동류우수산법진행료비교,결과설명:개진인공봉군산법재구해다목표련속우화문제중구유량호적수렴성화균균성.
