多目标优化问题的连续域蚁群算法仿真研究

摘要：

本文研究了一种用于求解带有多个约束条件(multi-objective optimization problem,MOP)的连续域蚁群算法.该算法定义了连续域中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略,并将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,将当前发现的所有的非支配解保存起来,进而用这些解来指导蚂蚁朝着散布较为稀疏的区域寻优,以保证解的分布性能,并提高了蚁群算法的收敛速度,同时维持了群体的多样性.

关键词：多目标、优化、连续域、蚁群算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-08（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：156-157,160