改进人工蜂群算法及其在工程设计中的应用

针对求解多目标优化问题(MOP:Multi-Objective Problem)时,人工蜂群算法(ABC:Artificial Bee Colony)存在难以收敛和候选解多样性难以保持的问题,对其各部分求解策略进行了改进。基于ABC算法框架,设计了一种基于自适应求解策略的多目标ABC算法,并在机电执行器设计的实际应用工程设计问题中,将所提出的改进多目标ABC与其他典型的群智能算法进行优化性能比较。通过实验验证可知,所提出的MOABC/DD(Multi-Objective Artificial Bee Colony Based on Dominance and Decomposition)算法在求解机电执行器设计问题基准测试用例时,与典型算法相比,具有较好的问题求解精度。并且MOABC/DD的实验结果较为稳定,从而证明了MOABC/DD具有较高的求解稳定性和健壮性。