多目標(biāo)人工蜂群算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、在實際生活中，很多優(yōu)化問題都是多目標(biāo)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(jìn)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(biāo)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(jī)制及其覓食行為的模擬，已被廣泛應(yīng)用于多種優(yōu)化問題并表現(xiàn)出了較強(qiáng)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(yīng)用在單目標(biāo)優(yōu)化問題上，對于多目標(biāo)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(biāo)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(shè)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(biāo)人工蜂群算法，最后將多目標(biāo)人工蜂群算法應(yīng)用到了三個多目標(biāo)優(yōu)化問題上:函數(shù)優(yōu)化問題，面向QoS的無線網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化問題和面向QoS的服務(wù)選取問題。在實驗部分，本文定義了多個指標(biāo)從各個方面評價算法的性能