10.3321/j.issn:1002-0470.2006.12.007
用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用
从蚁群的生物学行为出发,将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法,并针对多目标优化的特性,综合考虑解的被支配度和分散度,抽提出一种启发式规则,用以评价食物源的优劣,进而构建多目标连续蚁群优化算法(MO-CACO).通过两个多目标典型函数的优化测试,验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力,且稳健性良好,所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分.将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化,取得了满意的结果,MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持.
多目标优化、Pareto最优前沿、蚁群算法、成群募集、海量募集、二甲苯异构化
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金20276063
2007-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1241-1245
