文档名：改进入工蜂群算法及其在工程设计中的应用
摘要：针对求解多目标优化问题(MOP:Multi-ObjectiveProblem)时,人工蜂群算法(ABC:ArtificialBeeColony)存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题,对其各部分求解策略进行了改进.基于ABC算法框架,设计了一种基于自适应求解策略的多目标ABC算法,并在机电执行器设计的实际应用工程设计问题中,将所提出的改进多目标ABC与其他典型的群智能算法进行优化性能比较.通过实验验证可知,所提出的MOABC/DD(Multi-ObjectiveArtificialBeeColonyBasedonDominanceandDecomposition)算法在求解机电执行器设计问题基准测试用例时,与典型算法相比,具有较好的问题求解精度.并且MOABC/DD的实验结果较为稳定,从而证明了MOABC/DD具有较高的求解稳定性和健壮性.
Abstract：TheArtificialBeeColonyalgorithm(ABC:ArtificialBeeColony)suffersfromtheproblemsofdifficultconvergenceanddifficultyinmaintainingthediversityofcandidatesolutions.InordertosolvetheMulti-ObjectiveOptimizationProblem(MOP:Multi-ObjectiveProblem)thesolutionstrategyofeachpartisimproved.BasedontheABCalgorithmframework,amulti-objectiveABCalgorithmbasedonanadaptivesolutionstrategyisdesignedtocomparetheperformanceoftheimprovedmulti-objectiveABCwithothertypicalswarmintelligencealgorithmsinthepracticalapplicationofengineeringdesignproblemofelectromechanicalactuatordesign.TheexperimentalverificationshowsthattheproposedMOABC/DD(Multi-ObjectiveArtificialBeeColonyBasedonDominanceandDecomposition)algorithmhasbetterproblemsolvingaccuracycomparedwithtypicalalgorithmsinsolvingthebenchmarktestcaseofelectromechanicalactuatordesignproblem.TheexperimentalresultsofMOABC/DDaremorestable,thusprovingthatMOABC/DDhashighsolutionstabilityandrobustness.
作者：李波 宋婧媛 张邦成 Author：LIBo SONGJingyuan ZHANGBangcheng
作者单位：长春工程学院计算机技术与工程学院,长春130012长春工程学院吉林应急管理学院,长春130012长春工程学院机电工程学院,长春130012
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(5)
分类号：TP18
关键词：多目标优化问题 人工蜂群算法 群智能算法
Keywords：multi-objectiveproblem(MOP) artificialbeecolony(ABC) swarmintelligencealgorithms
机标分类号：TP212.12TU4TU942
在线出版日期：2023年12月27日
基金项目：吉林省教育厅科学研究基金资助项目改进入工蜂群算法及其在工程设计中的应用[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(5)李波 宋婧媛 张邦成针对求解多目标优化问题(MOP:Multi-ObjectiveProblem)时,人工蜂群算法(ABC:ArtificialBeeColony)存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题,对其各部分求解策略进行了改进.基于ABC算法框架,设计了一种基于自适应求...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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