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基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化
被引量：
3
1
作者
王艳娇
肖婧
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2109-2117,共9页
为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建...
为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建立新的分布性维护机制使所获得的非支配解分布均匀、覆盖整个最优前沿。研究结果表明：对于3~8个目标的DTLZ系列测试函数,与PISA算法等几种较流行的高维多目标算法相比,本文方法收敛性好,解集覆盖范围广且分布均匀.
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关键词
高维多目标优化
人工蜂群算法
适应值评价方式
分布性维护方法
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职称材料
题名
基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化
被引量：
3
1
作者
王艳娇
肖婧
机构
东北电力大学信息工程学院
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
辽宁省交通高等专科学校信息工程系
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2109-2117,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61175126)
教育部博士点基金资助项目(20112304110009)
+3 种基金
东北电力大学博士科研启动基金资助项目(BSJXM-201320)
辽宁省博士科研启动基金资助项目(201205118)
辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2012458)
黑龙江省博士后基金资助项目(LBH-Z12073)~~
文摘
为了提高高维多目标优化算法的收敛性和分布性,提出基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化算法。首先,利用一种改进的适应值评价方式定量比较高维多目标中个体的优劣;其次,改进人工蜂群算法,使种群迅速收敛于最优的非支配前沿;最后,建立新的分布性维护机制使所获得的非支配解分布均匀、覆盖整个最优前沿。研究结果表明：对于3~8个目标的DTLZ系列测试函数,与PISA算法等几种较流行的高维多目标算法相比,本文方法收敛性好,解集覆盖范围广且分布均匀.
关键词
高维多目标优化
人工蜂群算法
适应值评价方式
分布性维护方法
Keywords
large-dimensional multi-objective optimization
artificial bee colony algorithm
fitness evaluation method
diversity-maintaining scheme
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进人工蜂群算法的高维多目标优化
王艳娇
肖婧
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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