基于细菌趋化性的新型多目标优化算法

"这篇文章提出了一种新颖的基于大肠杆菌化学感应过程的多目标优化算法，用于解决多目标优化问题。该算法运用快速非支配排序策略、群体成员间的通信以及简单的化学战术策略来改变细菌的位置，以探索搜索空间并寻找多个最优解。通过验证11个基准问题并应用三种不同的性能指标，将该算法与遗传算法NSGA-II和基于粒子群的NSPSO算法进行了比较。关键词包括：多目标优化、细菌化学感应、生物启发式技术、帕累托最优前沿、化学战术策略优化。文章经过多次修改，最终在2009年被接受并在线发表。" 文章详细介绍了基于大肠杆菌化学感应的多目标优化算法（MPOS）。化学感应是微生物如大肠杆菌在环境中寻找营养物质时的一种行为，这个概念被巧妙地引入到优化算法中，以模拟生物的自然适应性和探索能力。算法的核心在于快速非支配排序，这是一种在多目标优化中常见的策略，用于区分解决方案的优劣，形成帕累托最优前沿，即一组无法在所有目标上同时改进的解。 在MPOS算法中，每个“细菌”代表一个潜在的解决方案，它们在解决问题空间中移动，类似于大肠杆菌在环境中的移动。算法利用群体中的通信机制，让细菌能够分享信息，改进各自的策略。此外，简单的化学战术策略使细菌能够根据当前环境调整其移动方向，进一步增强搜索效率。 通过与两种已知的优化算法——遗传算法NSGA-II和粒子群优化算法NSPSO的对比，MPOS展示了其在解决多目标问题时的有效性。NSGA-II是一种广泛应用的多目标遗传算法，而NSPSO则是基于粒子群优化的算法，这两种方法都是优化领域的经典工具。对比结果表明，MPOS在某些情况下可能提供更广泛的帕累托前沿，或者在找到最优解的速度上具有优势。 这种基于生物启发的MPOS算法为多目标优化问题提供了新的视角和工具，其优势在于利用生物系统的复杂性和动态性来提升优化性能。这种方法不仅拓宽了优化算法的研究领域，也可能会在工程设计、经济决策、系统配置等实际问题中找到广泛应用。