多目標優(yōu)化問題廣泛存在于科學與工程領域,為了提高求解效率,改進算法中的關鍵環(huán)節(jié)——非支配排序,提出了一種基于高效非支配排序的多目標人工蜂群算法。本文算法根據(jù)精英指導離散解生成策略進行局部搜索,運用高效非支配排序計算解的前沿面,最后根據(jù)前沿面排名和擁擠距離來挑選表現(xiàn)較好的解進行下一輪迭代。在基準函數(shù)上的實驗驗證了本文算法在保證求解性能的前提下,可以降低1/2的比較次數(shù),運行效率提升近65%。 

【文章來源】：科學技術與工程. 2019,19(17)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 多目標優(yōu)化相關概念
2 非支配排序
3 基于ENS的多目標人工蜂群算法
    3.1 初始化階段
    3.2 迭代過程
        3.2.1 雇傭蜂行為
        3.2.2 觀察蜂行為
        3.2.3 偵查蜂行為
4 實驗與結果分析
    4.1 排序效率驗證
    4.2 算法性能驗證
        4.2.1 世代距離 (generational distance, GD) [21]
        4.2.2 擴展范圍 (spacing, SP) [7]
        4.2.3 差錯率 (error ratio, ER) [22]
        4.2.4 運行時間 (running time, TI)
    4.3 參數(shù)敏感實驗
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]進化高維多目標優(yōu)化算法研究綜述[J]. 劉建昌,李飛,王洪海,李田軍.  控制與決策. 2018(05)
[2]一種基于分解的、改進的多目標蟻群算法及其應用[J]. 李婭,秦憶.  科學技術與工程. 2016(12)

博士論文
[1]云計算環(huán)境下服務組合技術研究[D]. 霍瑛.南京航空航天大學 2016



本文編號：3631588