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基于分享學(xué)習(xí)和柯西變異的多目標(biāo)人工蜂群算法
孫越泓; 江雪; 徐鑫; 肖克煉 南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院; 南京210023; 江蘇省大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)值模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 南京210023
- 多目標(biāo)優(yōu)化
- 人工蜂群算法
- 精英策略
- 外部檔案
- 柯西變異
摘要：提出一種基于分享學(xué)習(xí)和柯西變異的多目標(biāo)人工蜂群算法.該算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源過程中,在隨機(jī)選擇鄰居的同時(shí),將全局最好個(gè)體以及外部檔案中所有個(gè)體的平均位置作為分享學(xué)習(xí)的對(duì)象.在每次迭代結(jié)束后,對(duì)外部檔案中排名位于前5%的個(gè)體進(jìn)行柯西擾動(dòng),以增加解的多樣性,并使得算法在求解復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)有能力跳出局部最優(yōu).在一些測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的新算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí),與某些經(jīng)典算法相比具有一定的優(yōu)越性.
- 多目標(biāo)優(yōu)化
- 人工蜂群算法
- 精英策略
- 外部檔案
- 柯西變異
摘要：提出一種基于分享學(xué)習(xí)和柯西變異的多目標(biāo)人工蜂群算法.該算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源過程中,在隨機(jī)選擇鄰居的同時(shí),將全局最好個(gè)體以及外部檔案中所有個(gè)體的平均位置作為分享學(xué)習(xí)的對(duì)象.在每次迭代結(jié)束后,對(duì)外部檔案中排名位于前5%的個(gè)體進(jìn)行柯西擾動(dòng),以增加解的多樣性,并使得算法在求解復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)有能力跳出局部最優(yōu).在一些測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的新算法在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí),與某些經(jīng)典算法相比具有一定的優(yōu)越性.
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系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)
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主管單位：中國(guó)科學(xué)院;主辦單位：中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院
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