多目标0－1规划问题的蝙蝠算法

摘要：

如何获取多目标问题更多的Pareto 最优解具有十分重要的意义。在重新定义蝙蝠位置和速度更新公式的基础上，提出了一种用于求解多目标0－1规划问题的改进的蝙蝠算法。通过测试函数进行仿真实验，结果表明：与遗传算法、蚁群算法、元胞蚁群算法和粒子群算法相比，所提出的算法能够为多目标0－1规划问题找到更多的Pareto解，体现了蝙蝠算法在解决该问题上的有效性和优越性。

关键词：智能优化、组合优化、多目标0-1规划问题、蝙蝠算法

分类号：TP301.6;N945(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市一流学科建设基金资助项目 S1201YLXK；上海高校青年教师培养资助计划资助项目 slg12010；高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题资助项目20123120120005；上海市教育委员会科研创新基金资助项目14YZ090；上海市研究生创新基金资助项目 JWCXSL1202；上海理工大学博士科研启动基金资助项目1D-10-303-002．

在线出版日期：2015-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：672-676