基于蚁群算法的多目标优化技术研究

被引：8

作者：

肖菁 ^{[1
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]}

陈凤莲 ^{[1
]}

汤健超 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南师范大学计算机学院

[2] 武汉大学软件工程国家重点实验室

来源：

华南师范大学学报(自然科学版) | 2014年 / 46卷 / 01期

基金：

广东省自然科学基金; 国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

多目标优化; 蚁群优化; Pareto解集; 并行化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对蚁群算法求解多目标优化的问题,在总结2007年以来多目标蚁群优化算法基础上,着重介绍当前多目标蚁群优化算法的研究热点:基于分解、种群和Pareto解集的多目标蚁群优化以及多目标蚁群算法的并行化实现,并对多目标蚁群算法未来发展方向进行了展望.

引用

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页数：6

共 15 条

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