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一种求解多目标优化问题的改进蚁群算法

来源 :电脑知识与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zsq789456

【摘 要】

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摘要：针对带约束的多目标优化问题，提出一种改进的蚁群算法（Ant colony optimization，ACO）。在基本算法的基础上，通过对初始信息素进行混沌处理，动态调整参数α（信息启發式因子）和β（期望启发式因子）值，引入最大-最小蚂蚁系统来对算法进行改进，利用Pareto 的排序机制对搜索到的可行解进行分类排序，得出可行解。对4个经典测试函数的仿真结果表明，文中算法在均匀性、寻有能力均优于

【作 者】

：

罗艳媚 

【出 处】

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电脑知识与技术

【发表日期】

：

2020年32期

【关键词】

：

约束问题 多目标优化 蚁群算法 仿真 

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　　摘要：针对带约束的多目标优化问题，提出一种改进的蚁群算法（Ant colony optimization，ACO）。在基本算法的基础上，通过对初始信息素进行混沌处理，动态调整参数α（信息启發式因子）和β（期望启发式因子）值，引入最大-最小蚂蚁系统来对算法进行改进，利用Pareto 的排序机制对搜索到的可行解进行分类排序，得出可行解。对4个经典测试函数的仿真结果表明，文中算法在均匀性、寻有能力均优于另两种算法。
　　关键词：约束问题;多目标优化;蚁群算法;仿真
　　中图分类号： TP181

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