连续空间多目标最优化问题的蚁群遗传算法

摘要：

本文提出了一种基于蚁群算法和遗传算法的多目标蚁群遗传算法,用于解决连续空间中带约束条件多目标最优化问题.本算法先将解空间分解成子区域,再用信息素标定这些子区域,信息素对遗传搜索进行指导,在搜索中更新信息素,同时采用了最优决策集的更新策略和搜索收敛退出机制,从而提高求解效率,降低算法复杂度.实验证明,与以往算法相比,此算法能更快、更精确地逼近Pareto前沿.

关键词：连续空间、多目标问题、多目标蚁群遗传算法(MOAGA)、Pareto前沿

所属期刊栏目：30

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60373062;湖南大学科学基金

在线出版日期：2008-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：65-67