多目标优化问题的蚁群算法研究_张勇德
基于蚁群算法的多目标优化
第 35 卷 第 15 期 Vol.35 No.15
计算机工程 Computer Engineering
(6)若 t 大于最大迭代次数，退出；否则，转到步骤(2)。
4 种群多样性分析
在利用蚁群算法求解多目标优化问题时，希望算法的种
群在迭代过程中能够保持种群多样性，区别于单目标优化时
聚集于最优点附近。本节将对算法的种群多样性进行初步的
分析。
引理 1 令 δmax 为所求多目标优化问题的真实 Pareto 解集
高且距离近的蚂蚁应以更高概率选为下一步的移动方向。这
时，转移概率为
Pij (t) =
τ
α j
(t
)
⋅ηiβj
(t
)
∑
τ
α l
(t
)
⋅ηiβl
(t
)
(6)
l∈M
其中， ηij (t ) = 1 dij ，dij 为蚂蚁 i 和蚂蚁 j 之间的距离。
通过上述的策略，蚂蚁不仅会对集合 A(t)中较为稀疏的
·人工智能及识别技术·
文章编号：1000—3428(2009)15—0168—02 文献标识码：A
基于蚁群算法的多目标优化
2009 年 8 月 August 2009
中图分类号：TP18
池元成，蔡国飙
(北京航空航天大学宇航学院，北京 100083)
摘 要：针对多目标优化问题，提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的 信息素更新方式，根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索，保证获得的 Pareto 前沿的均匀性以及 Pareto 解集的多样 性。对算法的收敛性进行分析，利用 2 个测试函数验证算法的有效性。 关键词：蚁群算法；多目标优化；收敛性分析
求解多目标优化问题的改进蚁群算法
求解多目标优化问题的改进蚁群算法
孟岩;刘希玉;刘艳丽;李镇
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(29)24
【摘要】蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.
【总页数】4页(P6327-6329,6333)
【作者】孟岩;刘希玉;刘艳丽;李镇
【作者单位】山东师范大学管理与经济学院,山东济南250014;山东师范大学管理与经济学院,山东济南250014;山东师范大学管理与经济学院,山东济南250014;山东省高速公路泰安管理处,山东泰安271000
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.用改进蚁群算法求解多目标优化问题 [J], 唐泳;马永开
2.改进蚁群算法求解多目标优化问题 [J], 江君莉;潘丰
3.一种求解多目标优化问题的改进蚁群算法 [J], 罗艳媚
4.改进的和声搜索算法求解多目标优化问题 [J], 谷培义;高尚
5.基于迁移学习的拐点预测策略求解动态多目标优化问题 [J], 江储文;葛方振;刘怀愚;高向军;沈龙凤
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基于蚁群优化的多目标社区检测算法
基于蚁群优化的多目标社区检测算法作者：杨楠 吕红娟 陈婷来源：《计算技术与自动化》2015年第04期摘要：蚁群优化算法作为单目标优化问题，由于只有一个目标函数，通常会将解限制到特定的范围内。
当优化的目标不恰当时，算法可能失效，比如分辨率限制问题。
我们将多目标优化的思想与传统的用于社区检测的蚁群优化算法相结合，增加了目标函数个数，即增加了解的评价指标数目。
该算法引入多目标策略，提出多目标ACO算法，该算法在一次运行过程中会产生一组Pareto最优解。
并在三个真实世界网络证明该算法的有效性和准确性。
关键词：复杂网络；社区检测；蚁群优化算法；多目标优化中图分类号：TP18文献标识码：A1引言1991年意大利学者Dorigo M等人首次提出了蚁群优化算法[1，2]引起了学者的广泛关注与研究。
蚁群算法是一种基于种群的启发式仿生进化系统，该算法采用了正反馈分布式并行计算机制，易于与其它方法相结合并且具有较强的鲁棒性。
本文介绍了一种基于蚁群优化的多目标社区检测方法，将蚁群优化算法与多目标策略[3]相结合，是一种优化模块度的社区检测方法。
对于多目标优化问题，通常无法得到最优解，若同时考虑多个目标函数则算法将会得到一组优于其它解的最优解集。
该集合叫做帕雷托（Pareto）解集或者非支配解集。
2基于蚁群优化的多目标社区检测蚁群优化算法（ACO），是一种基于蚂蚁觅食行为的启发式方法，用来解决困难的组合优化问题，并且已经成功的应用到了各种棘手的问题，像二次分配问题（QAP），车辆路径问题（VRP）等。
在1996年，Gambardella等人提出了一种修正的蚁群优化算法——蚁群系统（Ant System，AS），已经成功地应用在旅行商问题上。
在这之后，科学家们也发明了一些改进的算法，比如精英蚁群系统（Elitist Ant System，EAS），最大最小蚁群系统（MaxMin Ant System，MMAS）以及排序蚁群系统（RankBased Ant System，ASrank）。
基于蚁群算法的Vienna整流器多目标优化
Vvi. 35 Nv. 3Jun.2020第35卷第3期2020年6月北 京信息 科技大 学学报Journai of Beijing Information Science & Technology University文章编 号：1674 -6864(2020)03 -0026 -05 DOI ： 10. 16508/j. enkk 11 -5866/n. 2020. 03. 005基于蚁群算法的Vieena 整流器多目标优化刘于靖，王久和，陈启丽，王康(北京信息科技大学自动化学院，北京100192)摘 要：为提升Vienna 整流器的整体性能，根据损耗、表面积(物理尺寸)、成本等性能指标，建立多目标优化模型。
运用多目标蚁群算法(multi-objective ant colony optimization , MOACO ) 得到满足实际要求的可行解解集，使Vienna 整流器的综合性能达到最优。
从所得可行解解集中选出几组典型解，将 MOACO 所得结果与 NSGA-II ( non-dominated soXing in genetic algorithms-II )算 法、多目标粒子群优化MOPSO ( multi-objective paXicIe swam optimization )算法的结果进行比较，表明了 MOAC 0算法在全局优化中具有更强的鲁棒性。
仿真结果验证了 MOAC 0算法在Vienna 整 流器多目标优化中的可行性％关键词：多目标优化;蚁群算法;Vienna 整流器;最优解集中图分类号：TM 461文献标志码：AMulti-objective optimization of Viernia rectiCer basee on ant colonyoptimization algorithmLI Yujing ，WANG Jiuhe ，CHEN Qili ，WANG Kang(School vf Automation ，Beijing Information Science & Technology Univexity ，Beijing 100192，Chino )Abstraci : In order to improve We overali peXrmanco of the Vienna rectifier ，the peXoxnancoondocaioassuch asoo s ， suaoaceaaea ( physocaosoae ) and cosiaaeanaoyaed ， and ihusamuoio-obiecioeeopiomoaaioon mod0oos0siaboosh0d.Byusongih0muoio-obicioe0anicooonyopiomoaaioon ， asoouioon s0im00iongih0aciuaoaquoa0m0nisosobiaon0d ， soasioopiomoa0ih0oe0aa o p0aooamanc0ooih0Vonnaacioooa.S0e0aaoiypocaosoouioonsaa s0ocid oaom ih0 oas ob o soouioon s0i ， and ih0s0asuoisaa compaa0d woih ihos0o oNSGA- I a ogo aoihm and MOPSO aogo aoihm. Th0 compa aoson showsihaiih0 MOACO aogoaoihm hassiaong0aaobusin0s on goobaoopiomoaaioon.Th0somuoaioon asuois e0aooy ih0oas ob oooiy o oMOACO a ogo aoihm on ih0muoio-obicioe0opiomoaaioon ooVonnaa0cioooa.Keyworde ： muoio-obicioe0opiomoaaioon ; MOACOaogoaoihm ; Vonnaacioooa ; opiomaosoouioon s0i0引言随着电力电子技术及其相关装置在发电、输电、配电、用电等各个环节的广泛应用，电力系统呈现出 明显的电力电子化趋势［1］。
多目标优化的多种群混合行为二元蚁群算法
多目标优化的多种群混合行为二元蚁群算法叶青;熊伟清;李纲【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)017【摘要】针对二元蚁群算法在求解多目标问题时难以同时得到多个解和难以得到Pareto曲面的缺陷,使用多种群策略,改善算法的全局搜索能力,引入环境评价/奖励因子和蚁群混合行为搜索机制,提出了多种群混合行为二元蚁群算法.通过对几个不同带约束多目标函数的测试,实验结果表明该算法在保证全局搜索能力的基础上,拥有很好的多目标求解能力.%Aiming at solving the drawbacks of the original binary ant colony algorithm on multi-objective optimization problems:easy to fall into the local optimization and difficult to get the Pareto optimal solutions,Multi-Population Binary Ant colony algorithm with Concrete Behaviors(MPBACB) is proposed.This algorithm introduces multi-population method to ensure the global optimization ability, and uses environmental evaluation/reward model to improve the searching efficiency.Furthermore, concrete ant behaviors are defined to stabilize the performance of the algorithm.Experimental results on several constrained multi-objective functions prove that the algorithm ensures the good global search ability,and has better effect on the multi-objective problems.【总页数】5页(P37-41)【作者】叶青;熊伟清;李纲【作者单位】宁波大学电子商务与物流研究所,浙江宁波315211;宁波大学电子商务与物流研究所,浙江宁波315211;宁波大学电子商务与物流研究所,浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.多种群蚁群算法在多目标优化中的研究 [J], 胡乃平;王延智2.基于混合多种群自适应蚁群算法的无人机航路规划 [J], 李增;顾文灿;张宏亮;魏斌;黄雷3.带拥塞控制的多种群二元蚁群算法 [J], 严彬;熊伟清;程美英;叶青4.基于自适应多种群策略的混合多目标优化算法 [J], 付亚平;王洪峰;黄敏;王兴伟5.基于多种群多策略的混合遗传-蚁群算法及应用研究 [J], 周頔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MMAS的多目标优化算法研究
摘要 ： 针对多 目标优化问题求解过程 中多个 目标相互 制约难 以求解的特点 ， 为了多 目 的协调优化 ， 出了一种基于最大最 标 提 小蚁群算法 （ Ｍ Ｓ 的多 目 Ｍ Ａ） 标优化蚁群算法。将蚁群算法 的离散搜索机制映射到连续空间 ， 修改 了离 散蚁群算法的行进规 则 和信息素 的存 留策略 ， 使蚁群算法能够应用于解决解空间连续的 问题 。最大最小蚂蚁 系统信息素取值方式 的引入 ， 极大
ｒ ｈ ｉ ｕ ｅ ｏ ｔ ｅ Ｃ ｎ ｉ ｕ ｕ ｐ ｃ ． ｈ ｏ ｓ ｌ ａ ｇ ｆｐ ｅ ｏ ｎ ｒ ｉ ｖ ｕ ｓａ ｅ ｌ ｔｄ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｇｏ ａ ｉ ｍ ｓ ｓ ｄ ｔ ｈ ｏ ｔ ｏ ｓ Ｓ ａ ｅ Ｔ ｅ ｐ ｓ ｉ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｒ ｍｏ ｅ ｔａｌ ａ ｅ ｒ ｉ ｅ ｏ ｉ ｒｖ ｌｂ ｌ ｔ ｎ ｂ ｌ ｍｉ ｈ
地改善 了蚁群算法搜索过程中容易 陷入停滞的问题 ， 改善 了蚁群算法在解空间的全局搜索能力。通过对两组测试 函数 尤其
求解 的结果与其它方法 比较 ， 仿真结果表 明所获得的最优解更多 ， 分布范围更广 ， 所求得 的最优解集更加逼近真实 的最优前
沿。
关键词 ： 最大最小蚁群算法 ； 目 多 标优化 ； 非支配集
ｓ ａ ｃ ｂ ｌ ｙ ａ ｄ ａ ｏｄ ｔ ｐ ｉ ｇ ｉ ｔｇ ａｉｎ Ｓ ｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｆ ｃ ｅ ｔ ｐ ｅ ｒ ｈ ａ ｉ ｔ ｎ ｖ ｉ ｒ ｐ ｎ ｎ ｓａ ｎ ｔ ． ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｅ ｉｎｌ ａ － ｉ ａ ｏ ｏ ｓ ｉ ｙ
ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｄ ｔｅ ｌ ｃ ｌｓ ａ ｃ ｃ ａ ｉ ａ ｅ ｍｏ ｉ ｅ ．Ｔ ｅ ｈ ｉｃ ｅｅ ｓ ａｃ ｃ ａ ｉｍ ｆ ｈ ｎ ｏｏ ｙ ａ ｇ — ｃａ ｉ ｍ ｎ ｈ ｏ ａ ｅ ｒ ｈ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｒ ｄ ｆ ｄ ｈ ｎ ｔ ｅ ｄ ｓ ｒ ｔ ｅ ｒｈ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｅ ａ ｔ ｌｎ ｌｏ ｍ ｉ ｔ ｃ
基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究
第３ ０ 卷 第 ４ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４— ０ ３ ２ ２— ０ ４ 计算来自机仿真
２ ０ １ ３ 年４ 月
基 于量 子 遗 传 算 法 的 蚁群 多 目标 优 化 研 究
张 澎 ， 王鲁 达 ， 胡 丹
（ １ ．湘南学院计 算机系 ， 湖南 郴州 ４ ２ ３ ０ ０ ０ ； ２ ．湖南大学计算机与通信学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ２ ） 摘要 ： 针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强 ， 容易陷入局部 最优 ， 造成算 法早熟 的情 况。为解决上述 问题 ， 提 出
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｋｎ ａ ｐ ｓ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ
ＺＨＡＮＧ Ｐ ｅ ｎ ｇ， Ｗ ＡＮＧ Ｌ ｕ —ｄ ａ， ＨＵ Ｄａ ｎ
（ １ ．Ｄ ｅ ｐ ． ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ ２ ３ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ １ ０ ０ ８ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｕ ｎ ａ ）
多传感器管理中多目标分配的蚁群优化算法
第 ４期
太 原 师 范 学 院 学 报 （ 自然 科 学 版 ）
Ｊ３ （Ｉ ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＡＩ ＹＵＡＮ ＮＯＲＭＡＬ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ （ ｔｒ ｌ ｃｅ ｃ ｉｏ ） ＶＥ Ｉ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅＥｄｔ ｎ Ｓ ｉ
Ｖｏ． Ｎ ． １９ ｏ ４
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研 究 内容 ． 章 探 讨 了 多 传 感 器 多 目标 优 化 分 配 问题 ， 出 了一 个 基 于 带 目标 威 胁 系数 和 未 获 拦 截 文 提
目标 数 最 少 的 蚁 群 算 法 ， 对 信 息 素 采 用 最 差 和 最 优 更 新 策 略 ． 优 化 分 配 算 法 进 行 了 实 验 仿 真 验 并 对 证 ． 过 实 验 验 证 了 该 分 配 模 型 是 可 行 的 ， 够 使 传 感 器 资 源 均 匀 地 分 配 给 目 标 ， 加 符 合 实 际 应 经 能 更
收 稿 日期 ： ０ ０ ０ — １ ２ １ — ８ ３ 作 者 简 介 ： 秀花 （９ ６） 女 ， 王 １８ 一 ， 河南 南 阳人 ， 北 师 范 大 学 在 读 硕 士研 究生 ， 西 主要 从 事 算 法 分 析 与 设 计 研 究
２ ２
太 原 师 范 学 院 学 报（ 自然 科 学 版 ）
个“ 传感 器” 基 本或 虚拟 传感 器 ） 它进 行观 测 ， （ 对 这样 “ 感器 ” 传 的总 数就 是 ２ 一１个． 每一 个 “ 传感 器 ” 基本 （ 或 虚拟传 感器 ） 可看 作是 一个 蚂蚁 ． 传感 器 ｉ 目标 分 配关 系 的决 策 变量 ｘ ： 对
Ｘ 』 ｉ 配 ０ ｉ 一 ｓ Ｘ ｉ 一 ｆ 分 给
传感 器管 理 （ 制 ） 是利 用有 限 的传 感器 资 源 ， 控 就 满足 对 多个 目标和 扫描 空间 的需求 ， 以获 得各个 具体 特