基于反向学习和种群引导的多目标蝗虫优化算法

• 作者: 邵鸿南 梁倩 王李森 马云鹏 项贤鹏
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 关键词: 反向学习机制 蝗虫优化算法 种群引导 高斯变异
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 944-950
• 页数: 7页
• 分类号: TM352
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2021.05.022

摘要

为了解决多目标优化的相关问题,提出了求解多目标的蝗虫优化算法,结合单个目标的蝗虫优化算法的搜寻机制、帕累托优势以及拥挤度策略,并在算法中应用种群引导和高斯变异算子,加入了反向学习机制.将所提出的算法与经典的M OPSO、M OCS、M OGOA和M OWOA算法进行了比较,比较结果表明,所提出的改进多目标蝗虫优化算法具有良好的鲁棒性,所求得的解分布更均匀,收敛更快速,是一种有着良好应用前景的多目标进化算法.