基于阈值搜索的多目标人工蜂群算法

摘要：

为了平衡人工蜂群算法局部开发能力和全局搜索能力,提高算法收敛速度,提出一种基于阈值搜索的人工蜂群算法.首先,提出一种混沌镜像初始化方法,保证初始种群的多样性和优异性;然后,利用个体阈值动态调整搜索半径,提高搜索精度和收敛速度,考虑外部档案解的开发次数,合理选择精英解来引导进化.在11种测试函数上与其他几种算法对比的仿真结果表明,所提出算法具有较好的分布性和收敛性.

关键词：多目标优化、人工蜂群算法、镜像初始化、阈值搜索、Pareto支配关系

所属期刊栏目：35

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：河北省自然科学基金项目F2016203249

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1793-1802