MTBMO: 趋磁细菌多目标优化算法提升MOPs求解效率

本文主要探讨了一种创新的算法——趋磁性细菌多目标优化算法（MTBMO），它是在趋磁性细菌优化算法（MBOA）的基础上发展起来的。MBOA算法模仿了趋磁性细菌在地球磁场中寻找铁源的行为，利用磁小体（MTSs）来指导搜索过程。在MTBMO中，关键的改进在于： 1. 磁小体磁矩调节机制：原有的MBOA中，MTSs的磁矩是固定不变的。作者提出了一种新型的调节机制，这种机制能够根据环境变化动态调整MTSs的磁矩，增强了算法的收敛性。这种调节机制使得群体能够在多目标优化问题中更有效地收敛到较优解集，提高了算法的性能。 2. 混沌变异的替换方法：为了保持群体的多样性，MTBMO采用了基于混沌理论的变异策略。相比于传统的磁小体替换机制，这种方法引入了随机性和不确定性，使得算法在探索解空间时不会陷入局部最优，有助于发现全局最优解。 通过标准函数测试，MTBMO展现出在处理多目标优化问题（MOPs）方面的优势。MOPs通常涉及到多个目标函数的平衡优化，如帕累托最优解，这要求算法能在不同目标之间找到最佳折衷方案。MTBMO的混沌变异策略和磁矩调节机制结合，使得算法在解决这类复杂问题时表现出良好的可行性和有效性。 对比现有的多目标优化算法，MTBMO在求解效率和多样性方面显示出竞争力。这意味着它不仅能够快速收敛，还能在多个目标之间找到相对满意的解，这对于许多实际应用，如工程设计、资源分配和机器学习中的参数调优等，具有重要的实用价值。 MTBMO算法是一种结合生物学启发和混沌理论的创新策略，有效提升了多目标优化问题的解决能力，为多目标优化研究领域提供了一个新的优化工具。其在保证收敛性和多样性之间的平衡，使其在处理复杂优化任务时展现出独特的优势。