改进的约束多目标人工蜂群算法及其优势

"约束多目标人工蜂群算法是一种改进的进化算法，旨在提升约束多目标优化问题的收敛性和解集分布性。CMABC(Constraint Multi-Objective Artificial Bee Colony)算法结合了外部种群来分别存储可行解和不可行解，针对约束多目标问题的特性，对外部种群更新、迭代种群更新以及人工蜂群算法本身进行了优化。实验结果显示，CMABC相比于现有的高性能算法如MOABC和HPSO，表现更优，它能在保证高效收敛的同时，生成的帕累托最优解集具有更均匀的分布和更广泛的覆盖范围，是解决约束多目标优化问题的理想选择。该研究涉及人工智能、约束多目标优化以及搜索策略等领域。" 本文介绍了由毕晓君和王艳娇共同提出的约束多目标人工蜂群算法(CMABC)，该算法是在人工蜂群算法(ABC)基础上的创新，主要针对多目标优化问题中的约束处理。传统的多目标进化算法在处理约束条件时可能会遇到收敛性不佳或解集分布不均匀的问题，CMABC则通过引入外部种群策略，将种群分为可行解和不可行解两部分，从而有效地解决了这些问题。 CMABC的改进主要体现在三个方面：首先，外部种群的更新方式得到优化，确保了在迭代过程中能够保存有价值的解，无论是可行解还是不可行解；其次，迭代种群的更新策略也进行了调整，以促进种群的多样性和进化动态；最后，对原有的人工蜂群算法的基本操作进行了改良，以增强全局搜索能力和避免早熟收敛。 实验对比表明，CMABC在处理约束多目标优化问题时，其性能优于目前广泛认可的MOABC和HPSO算法。CMABC不仅保持了良好的收敛速度，还能产生更加分散且覆盖全面的帕累托最优解集，这在实际应用中具有重要意义，特别是在需要综合考虑多个相互冲突的目标并满足特定约束条件的情况下。 CMABC算法通过独特的设计和优化，为约束多目标优化问题提供了一种高效且分布均匀的解决方案，展示了在人工智能领域的潜力，对于进一步的研究和应用具有很高的价值。这项工作得到了国家自然科学基金的支持，并且作者们将继续在图像处理、进化算法与人工智能等领域深化研究。