多蜂巢人工蜂群算法：解决约束多目标优化的新策略

本文主要探讨了一种基于自然生态系统共生物种协同进化的启发式搜索方法——约束多目标优化的多蜂巢人工蜂群算法（MHABC-CMO）。该算法在多蜂巢人工蜂群（Multi-Hive Artificial Bee Colony）的概念基础上，构建了一个通用的合作进化模型，旨在解决多目标优化问题中的约束条件，提升算法的适应性和稳健性。 在MHABC-CMO中，作者提出了一个新颖的信息传递策略，通过在多个蜂巢之间进行知识共享，模仿自然界中物种之间的合作与竞争。这种策略有助于增强不同蜂群间的交流与协作，使得算法能够更好地探索优化问题的潜在解决方案空间。此外，文中还引入了特殊的分解操作，这一创新操作类似于自然选择过程中的物种分化，增强了算法在面对复杂约束时的解空间划分能力。 与传统的多目标优化算法，如多目标人工蜂群（MOABC）和非支配排序遗传算法II（NSGA-II）进行了对比实验。这些实验结果显示，MHABC-CMO在处理具有约束的多目标优化问题时，不仅能够有效找到多个可行且非劣解，而且其性能在收敛速度、解的质量分布以及对约束条件的满足程度上都展现出优越性。 本文的核心贡献在于提出了一种新颖的生物启发式算法框架，通过借鉴自然界的共生理论和蜂群行为，设计出适用于约束多目标优化问题的多蜂巢人工蜂群算法。这种算法不仅提升了优化效率，还具有良好的鲁棒性，对于实际工程中的多目标优化问题具有很高的应用潜力。