Abstract-Söka flera optima samtidigt, som multimodal optimering syftar till, har dragit till sig ökad uppmärksamhet men förblir utmanande. Att dra nytta av myrkolonioptimering (ACO) algoritmer för att bevara hög mångfald, avser detta dokument att utöka ACO algoritmer för att hantera multimodal optimering. För det första, i kombination med nuvarande nischningsmetoder, införs en adaptiv multimodal kontinuerlig ACO-algoritm. I denna algoritm utvecklas en adaptiv parameterjustering, som tar hänsyn till skillnaden mellan nischer. För det andra, att påskynda konvergensen, en differential evolution mutation operatör används alternativt för att bygga bas vektorer för myror för att konstruera nya lösningar. Sedan, för att förbättra exploateringen, ett lokalt söksystem baserat på Gaussian distribution utförs själv-adaptivt runt frön av nischer. Tillsammans ger den föreslagna algoritmen en bra balans mellan prospektering och exploatering. Omfattande experiment på 20 allmänt använda multimodala referensfunktioner utförs för att undersöka inverkan av varje algoritmisk komponent och resultaten jämförs med flera toppmoderna multimodala algoritmer och vinnare av tävlingar om multimodal optimering. Dessa jämförelser visar den föreslagna algoritmens konkurrenskraft och effektivitet, särskilt när det gäller att hantera komplexa problem med ett stort antal lokala optima.
Yang m.fl. I REF föreslogs en adaptiv multimodal kontinuerlig ACO-algoritm med nuvarande nischningsmetoder.
Adaptive Multimodal Continuous Ant Colony Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}