提升收敛速度的多目标人工蜂群算法：阈值搜索与混沌初始化

"基于阈值搜索的多目标人工蜂群算法"是一种创新的优化方法，旨在提升人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）在解决多目标优化问题时的性能。ABC是一种模仿蜜蜂群体觅食行为的启发式搜索算法，通常用于单目标优化，但在处理多目标优化时，它往往面临局部最优和全局最优之间的平衡问题。该研究提出了一个新的策略来增强算法的搜索效率和收敛性。 首先，研究者采用了混沌镜像初始化（Chaos Image Initialization）技术，这种方法借鉴了混沌理论的随机性和多样性，确保了初始种群的多样性和优良性。这有助于避免陷入早期的局部最优区域，从而为全局探索提供更多可能性。 接着，算法的核心创新是引入了个体阈值动态调整机制。每个个体在其搜索过程中，根据当前的搜索结果动态调整搜索半径，这意味着当个体接近最优解时，搜索范围会更加精确，而在远离最优解时则会扩大搜索范围。这种自适应策略有助于提高搜索精度，并加快算法的收敛速度。 另外，算法还考虑了外部档案解（-archive solutions）的开发次数，即在迭代过程中，优秀解的选择不仅要基于个体的表现，还要考虑它们对整个种群贡献的频率。这样做的目的是在保持算法全局视野的同时，确保精英解能够有效地引导种群进化，从而提高算法的整体性能。 通过在11种不同的测试函数上的对比实验，该算法展现出良好的分布性和收敛性，证明了其在处理多目标优化问题上的优势。与传统的人工蜂群算法和其他改进版本，如基于改进邻域搜索策略、多搜索策略协同进化、进化知识融合以及分布式人工蜂群免疫算法等相比，该算法在解决复杂优化问题时表现出了更高的效率和稳定性。 赵新秋、段思雨和马学敏的研究工作为多目标优化问题提供了新的解决思路，通过结合混沌初始化、阈值搜索策略和智能的精英选择，显著提升了人工蜂群算法在处理多目标优化任务中的综合性能。这项成果对于相关领域的研究人员和工程师来说，具有重要的理论和实践价值。"