吉林大学学报(信息科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (5): 810-819.
李 波a , 宋婧媛b , 张邦成c
LI Bo a , SONG Jingyuan b , ZHANG Bangcheng c
摘要: 针对求解多目标优化问题(MOP: Multi-Objective Problem)时, 人工蜂群算法(ABC: Artificial Bee Colony) 存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题, 对其各部分求解策略进行了改进。 基于 ABC 算法框架, 设计 了一种基于自适应求解策略的多目标 ABC 算法, 并在机电执行器设计的实际应用工程设计问题中, 将所提出 的改进多目标 ABC 与其他典型的群智能算法进行优化性能比较。 通过实验验证可知, 所提出的MOABC/ DD (Multi-Objective Artificial Bee Colony Based on Dominance and Decomposition) 算法在求解机电执行器设计问题 基准测试用例时, 与典型算法相比, 具有较好的问题求解精度。 并且 MOABC/ DD 的实验结果较为稳定, 从而 证明了 MOABC/ DD 具有较高的求解稳定性和健壮性。
中图分类号: