一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法

• 作者: 宁佳绪 杨富燕 牛玥 纪丹蕾 肖雨婷
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能 多目标优化 蚁群优化算法 信息素 支配
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 467-474
• 页数: 8页
• 分类号: TP3

摘要

为进一步提高基于分解的多目标蚁群优化算法的性能,提出了一种子问题动态消减方法并将其结合到MOEA/D-ACO算法中,以此提出了一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法IMOEA/D-ACO。该算法通过在运行早期识别没有前途的子问题并及时抛弃对其进行搜索来提高搜索资源的利用率。从而在搜索资源总量一定的前提下,能够进一步提升算法的性能。为了验证算法性能分别与其他相关算法在不同规模的TSP问题测试用例上进行了实验比较。结果表明IMOEA/D-ACO算法在求解质量上优于被比较算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁佳绪		1	0	0.0	0.0
2	牛玥		1	0	0.0	0.0
3	纪丹蕾		1	0	0.0	0.0
4	肖雨婷		1	0	0.0	0.0
5	杨富燕		1	0	0.0	0.0