论文研究基于knee points的改进多目标人工蜂群算法.pdf

传统的人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyalgorithm，ABC）及其在多目标上的扩展（MultiObjectiveArtificialBeeColonyalgorithm，MOABC）存在着在高维、多峰函数情况下收敛速度变慢、后期容易陷入局部最优以及寻优精度丢失等问题。基于kneepoints提高收敛性和分布性的特点，设计了一种快速识别kneepoint的算法并将其应用到多目标人工蜂群算法中，提出了一种基于kneepoints的改进多目标人工蜂群算法（KnMOABC）。算法在迭代过程中考虑pareto支配关系的同时，优先选择kneepoint作为下