Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Многокритериальный империалистический конкурентный алгоритм для решения нелинейных задач ограниченной оптимизации

Чун Ань Лю и Хуаминь Цзя

Нелинейная задача ограниченной оптимизации (NCOP) возникла в различных областях науки, таких как портфель, экономический менеджмент, аэрокосмическая инженерия и разведывательная система и т. д. В этой статье предлагается новый многоцелевой империалистический конкурентный алгоритм для решения NCOP. Во-первых, мы рассмотрим некоторые существующие превосходные алгоритмы для решения NOCP; затем нелинейная задача ограниченной оптимизации преобразуется в двухцелевую задачу оптимизации. Во-вторых, для того, чтобы улучшить разнообразие роя стран эволюции и помочь рою стран эволюции приблизиться или приземлиться в допустимой области пространства поиска, даны три вида различных методов перемещения колонии к соответствующему империалисту. В-третьих, новый оператор для обмена положением империалиста и колонии дан аналогично оператору рекомбинации в генетическом алгоритме для обогащения возможностей исследования и эксплуатации предлагаемого алгоритма. В-четвертых, также представлен метод локального поиска для ускорения скорости сходимости. Наконец, новый подход был протестирован на тринадцати известных NP-hard нелинейных ограниченных функциях оптимизации, и экспериментальные данные показывают, что предложенный метод является надежным, эффективным и универсальным при решении нелинейной ограниченной задачи оптимизации. По сравнению с некоторыми другими современными алгоритмами предложенный алгоритм имеет замечательные преимущества с точки зрения наилучшего, среднего и наихудшего значения целевой функции и стандартных отклонений.