基于精英的多目标人工蜂群算法

提出一种基于进化知识融合的多目标人工蜂群算法.首先,采用精英群体知识和种群自身进化知识混合引导引领蜂进化,保持种群的多样性和优异性;然后,将一种融合个体支配关系和种群分布关系的方法引入跟随蜂的概率选择中,合理选择个体进行深度开发以改善算法收敛性能和分布性能;最后,提出一种更为严格的外部档案维护策略以降低外部档案维护成本,提高解集的分布性能.通过求解标准测试函数,并与其他3种多目标优化算法进行比较,仿真结果表明所提出算法具有良好的收敛性能和分布性能,且解集的覆盖范围更广.

为了平衡人工蜂群算法局部开发能力和全局搜索能力,提高算法收敛速度,提出一种基于阈值搜索的人工蜂群算法.首先,提出一种混沌镜像初始化方法,保证初始种群的多样性和优异性;然后,利用个体阈值动态调整搜索半径,提高搜索精度和收敛速度,考虑外部档案解的开发次数,合理选择精英解来引导进化.在11种测试函数上与其他几种算法对比的仿真结果表明,所提出算法具有较好的分布性和收敛性.