一种求解多目标优化问题的改进蚁群算法

• 作者: 罗艳媚
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 约束问题 多目标优化 蚁群算法 仿真
• 年，卷（期）: 2020,（32）
• 页码范围: 226-229
• 页数: 4页
• 分类号: TP181

摘要

针对带约束的多目标优化问题,提出一种改进的蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)。在基本算法的基础上,通过对初始信息素进行混沌处理,动态调整参数α(信息启发式因子)和β(期望启发式因子)值,引入最大-最小蚂蚁系统来对算法进行改进,利用Pareto的排序机制对搜索到的可行解进行分类排序,得出可行解。对4个经典测试函数的仿真结果表明,文中算法在均匀性、寻有能力均优于另两种算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗艳媚	桂林航天工业学院管理学院	3	0	0.0	0.0