基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法

作     者：孙越泓 江雪 徐鑫 肖克炼 SUN Yuehong;JIANG Xue;XU Xin;XIAO Kelian

作者机构：南京师范大学数学科学学院南京210023 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室南京210023 

出 版 物：《系统科学与数学》 (Journal of Systems Science and Mathematical Sciences)

年 卷 期：2019年第39卷第7期

页      面：1031-1053页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(11371197) 省高校自然科学研究项目(16KJA110001) 教育部人文社科青年基金(12YJCZH179) 江苏省大规模复杂系统数值模拟重点实验室开放课题基金(201601)资助课题 

主　　题：多目标优化 人工蜂群算法 精英策略 外部档案 柯西变异 

摘      要：提出一种基于分享学习和柯西变异的多目标人工蜂群算法.该算法在基本人工蜂群算法中引入精英策略,即蜜蜂在更新食物源过程中,在随机选择邻居的同时,将全局最好个体以及外部档案中所有个体的平均位置作为分享学习的对象.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多目标优化问题时有能力跳出局部最优.在一些测试函数上的实验结果表明提出的新算法在求解多目标优化问题时,与某些经典算法相比具有一定的优越性.