基于人工蜂群算法求解多模态优化问题研究

项目名称： 基于人工蜂群算法求解多模态优化问题研究

项目编号： No.61402534

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 高卫峰

作者单位： 西安电子科技大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 多模态优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类挑战性的优化问题。它要求算法跟踪到全部的全局最优解和尽量多的局部最优解。近年来，多模态优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向。本项目从多模态进化算法=进化算法+多模态处理技术的框架出发，对多模态进化算法进行研究。借助统计分析、实验设计、机器学习、数学规划的方法，以人工蜂群算法为基础，以保持种群多样性为目标，研究多模态人工蜂群算法。主要研究内容如下：1. 在充分利用种群搜索空间信息和目标空间信息的基础上，研究自适应学习的人工蜂群算法。2. 利用均匀设计方法，研究均匀策略的人工蜂群算法。3. 通过动态调整子群数目，研究基于聚类的多种群的多模态人工蜂群算法。4. 为了增强种群多样性，研究基于均匀分解的多目标的多模态人工蜂群算法。本项目的研究将对多模态进化算法的发展和实际应用产生积极的推动作用，具有重要的学术意义和工程应用价值。

中文关键词： 多模态优化；人工蜂群算法；聚类算法；；

英文摘要： Multimodal optimization problem (MOP) is one of the most challenging asks for optimization frequently encountered in the disciplines of science and engineering application. It requires an algorithm to effectively locate multiple global and local optima, n

英文关键词： Multimodal optimization；Artificial bee colony algorithm；Cluster method；；