基于阈值搜索的多目标人工蜂群算法

发布时间：2021-06-05 21:42

　　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. 

【文章来源】：控制与决策. 2020,35(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于融合多策略改进的多目标粒子群优化算法[J]. 杨景明,侯新培,崔慧慧,呼子宇,穆晓伟.  控制与决策. 2018(02)
[2]多搜索策略协同进化的人工蜂群算法[J]. 王志刚,尚旭东,夏慧明,丁华.  控制与决策. 2018(02)



本文编号：3212967