改进的多目标细菌菌落趋化算法及收敛性分析

本文提出了一种基于细菌菌落趋化性(BCC)算法的新算法来解决多目标优化问题。 本文的主要目的是提高BCC的性能。 因此,主要工作是增加三个改进,即改进的自适应网格,基于网格的定向变异和自适应外部档案,以提高在多目标优化问题上的收敛性能和解的分布。 本文还介绍了基于通用Pareto的MOBCC的第一个简单的收敛分析。 该算法通过12个基准测试问题进行了验证,并通过四种性能指标与MOBCC算法,NSGA-II算法和MOEA / D算法进行了比较。 仿真结果证实了该算法的有效性。