【摘 要】
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粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)是应用较广泛的两种群智能算法,特别是人工蜂群算法是2005年才提出来的.而多目标优化问题存在于社会各个领域,运用群智能算法解决多目标
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粒子群算法(PSO)和人工蜂群算法(ABC)是应用较广泛的两种群智能算法,特别是人工蜂群算法是2005年才提出来的.而多目标优化问题存在于社会各个领域,运用群智能算法解决多目标优化问题是现在研究的一个热点问题.PSO算法和ABC算法凭借其自身的优点,被改进后广泛应用到多目标优化问题的求解中,但这些改进算法仍存在一定的缺陷.为了更好地解决多目标优化问题,本文在基本PSO算法和ABC算法的基础上,提出了两种改进算法.针对基本PSO算法易陷入局部最优的缺点,研究者已经提出许多基于不同拓扑邻域的PSO算法,并且发现拓扑邻域对算法性能的影响很大.为了使粒子群算法在解决多目标优化问题中有更好的表现,本文提出了基于自组织映射的量子粒子群算法(SOMQPSO).该算法根据Clerc和Kennedy[41]对PSO中粒子的运动轨迹分析,提出粒子位置由环绕在平均最好位置的量子δ势阱模型抽样得到,从而将量子粒子群优化(QPSO)[42]应用于求解多目标问题,并利用自组织映射为粒子自适应地选择邻居.SOMQPSO算法在14个基准函数上进行测试,并与经典算法以及当前流行算法进行比较,结果显示,该算法具有显著的竞争力.受文献[53,61]的启发,在基本人工蜂群算法的基础上,本文提出一种新的用于解决多目标优化问题的人工蜂群算法(NEWMOABC).该算法在基本ABC算法中引入了精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,除了随机选择邻居,同时将全局最好个体作为了参考学习的对象,此外还考虑外部档案中所有个体的平均位置.在每次迭代结束后,对外部档案中排名位于前5%的个体进行柯西扰动,以增加解的多样性,并使得算法在求解复杂优化问题时有能力跳出局部最优.对NEWMOABC算法进行实验分析,实验结果表明该算法具有一定的优越性.
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