生物启发式算法求解多模态优化问题研究

摘要：

实际生活及工程应用中的诸多问题均可归结为多模态优化问题，研究多模态优化问题的目的在于找出问题的所有全局极值解或有意义的局部极值解。从算法的“完全收敛性”出发，探讨了目前生物启发式算法(如遗传算法、蚁群算法、萤火虫算法、鱼群算法、粒子群算法等)求解多模态优化问题存在的问题和缺陷，并得出其在求解多模态优化问题时必须满足的条件：种群的多样性及种群分布的均匀性。随后概括并总结了目前求解多模态优化问题而保持种群多样性及均匀性的若干策略，着重研究了通过生物启发式算法并结合改进小生境技术在多模态优化问题求解中的研究进展，最后评述了今后一些有意义的研究方向及主要研究内容。

关键词：多模态优化问题、生物启发式算法、完全收敛性、小生境技术、种群多样性

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分类号：O224(运筹学)

资助基金：安徽省教育厅自然科学研究项目KJ2013Z089;安徽省教育厅自然科学研究重点项目KJ2015A373;安徽省教育厅质量工程项目2014zy117。

在线出版日期：2016-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：40-48