多目标蚁群算法及其在固液混合火箭发动机系统优化设计中的应用

• 作者: 方杰 池元成 蔡国飙 饶大林
• 来源期刊: 宇航学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 多目标优化 固液混合火箭发动机 优化设计 Pareto 解集
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 1482-1486
• 分类号: TP301.6|V436
• 字数: 3699字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2010.05.036

摘要

为了提高求解多目标优化问题的Pareto解集的效率,建立了适用于多维、多目标优化问题的多目标蚁群算法(Multi-obiective Ant Colony Algorithm,简称MACA).该算法首先修正了蚁群算法的信息素更新机制和转移概率,然后改进了蚂蚁的行进策略,即提出了依概率选择搜索策略.最后,应用该算法对某型号固液混合火箭发动机系统进行了优化设计.计算结果表明,多目标蚁群算法获得的Pareto解集分布均匀、散布范围广,可以有效解决多目标优化问题,能为决策者进行目标权衡提供充分依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡国飙	北京航空航天大学宇航学院	257	1583	20.0	27.0
2	方杰	北京航空航天大学宇航学院	23	171	7.0	12.0
3	池元成	北京航空航天大学宇航学院	9	166	5.0	9.0
4	饶大林	北京航空航天大学宇航学院	7	27	3.0	4.0