多目標人工蜂群算法的研究與應用.pdf

1、在實際生活中，很多優(yōu)化問題都是多目標的并且具有NP難度，如何能夠快速的獲得最優(yōu)的或令人比較滿意的解決方案，對提高生產(chǎn)率，促進社會的發(fā)展具有重要意義。由于確定性啟發(fā)式算法過分依賴于問題本身結(jié)構(gòu)，而且有時會生成不合理的解，求解質(zhì)量也不夠理想，所以目前對多目標優(yōu)化方法的研究主要集中在啟發(fā)式算法方面。人工蜂群算法作為最近被提出來的一種群智能算法源于對蜂群內(nèi)部分工機制及其覓食行為的模擬，已被廣泛應用于多種優(yōu)化問題并表現(xiàn)出了較強的求解能力，足以表明

2、該算法的有效性，但是該算法現(xiàn)在主要應用在單目標優(yōu)化問題上，對于多目標優(yōu)化問題則是剛剛起步。針對該問題，在本文中提出了多目標人工蜂群算法的總體框架并且針對框架中的各個組成部分設計了不同的策略，之后根據(jù)框架中各個組成部分不同的策略組合出了九個多目標人工蜂群算法，最后將多目標人工蜂群算法應用到了三個多目標優(yōu)化問題上:函數(shù)優(yōu)化問題，面向QoS的無線網(wǎng)絡路由優(yōu)化問題和面向QoS的服務選取問題。在實驗部分，本文定義了多個指標從各個方面評價算法的性能