多目标优化的改进细菌菌落趋化算法及收敛性研究
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更新于2024-07-15
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"改进的多目标细菌菌落趋化算法及收敛性分析"
本文探讨了一种针对多目标优化问题的创新算法,该算法基于细菌菌落趋化性(Bacterial Colony Chemotaxis,简称BCC)。多目标优化是在工程、经济和其他领域中常见的问题,它涉及寻找同时满足多个目标函数最优值的解决方案。传统的优化方法往往难以处理这种复杂性,而BCC算法作为一种自然计算方法,模拟了细菌群体寻找最佳生存环境的行为,因此在多目标优化中有其独特优势。
然而,原始的BCC算法存在收敛速度慢和解分布不均匀的问题。为了解决这些问题,作者提出了一种改进的BCC算法,引入了以下三个关键改进:
1. 改进的自适应网格:这个改进旨在动态调整搜索空间的分辨率,从而更有效地探索解空间。通过自适应地改变网格大小,算法能更好地聚焦于潜在的最优区域,提高搜索效率。
2. 基于网格的定向变异:这是一种新的变异策略,利用网格结构引导种群的进化方向。通过结合网格和定向变异,算法可以避免早熟收敛,同时保持全局搜索能力。
3. 自适应外部档案:外部档案用于存储非支配解,是多目标优化中的一个重要组件。这里的自适应机制可以根据解的质量和多样性动态更新档案,从而确保解的多样性和平衡。
为了证明新算法的有效性,作者进行了收敛性分析,这是对多目标优化算法性能评估的关键方面。他们使用了通用Pareto的概念,这是一组理想解,代表了所有可能的非支配解集合。通过对12个标准测试问题的实验,新算法的收敛性能得到了验证。
此外,通过比较新算法与现有算法如MOBCC(多目标细菌菌落趋化算法)、NSGA-II(非支配排序遗传算法第二代)和MOEA/D(多目标进化算法/分解)的性能,进一步证明了改进算法的优势。四种性能指标被用来评估算法的性能,包括覆盖率、均匀度、接近度和帕累托前沿的多样性。实验结果表明,改进的BCC算法在这些指标上表现出色,证实了其在解决多目标优化问题时的优越性能和收敛性。
这项工作为多目标优化问题的求解提供了一个强大的工具,并为未来在细菌菌落趋化算法上的研究和改进奠定了基础。通过结合生物学灵感的策略和数学优化技术,该算法有望在实际应用中找到广泛的应用,特别是在需要平衡多个相互冲突目标的复杂决策问题中。
2019-12-28 上传
2023-07-27 上传
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2024-07-10 上传
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