基于多蜂群模型的多目标人工蜂群算法研究

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提出了一种基于多蜂群模型的新颖多目标人工蜂群算法(MCMOABC,).算法使用外部档案存储非支配解,运用自适应网格对档案进行维护.在MCMOABC算法中存在3个搜索域各不相同的蜂群,其中2个称为基本蜂群,第3个为综合蜂群.选择4个常用的性能指标,将MCMOABC与其他主流算法在CEC2009测试集上进行比较,实验结果显示了算法的优越性. A novel multi-beehive artificial bee colony algorithm (MCMOABC) is proposed based on the multi-bee colony model.The algorithm uses an external file to store the non-dominated solution and uses an adaptive grid to maintain the file.In the MCMOABC algorithm, there are 3 search domains Different bee groups, two of which are called basic bee colony, and the third one is integrated bee colony.Choose four commonly used performance indicators to compare MCMOABC with other mainstream algorithms on CEC2009 test set, and the experimental results show that The superiority of the algorithm.
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