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1、多目标0-1规划问题的蜂群算法韩燕燕1马良1赵小强21.上海理工大学管理学院上海2000932.北京市昌平区66391部队北京102205摘要:针对多目标0-1规划问题,本文给出一种新型的智能优化算法——蜂群算法进行求解,并通过实例验证,与遗传算法、蚁群算法和元胞蚁群算法作了相应比较。就多目标0-1规划问题而言,蜂群算法能得到更多的Pareto解,说明了蜂群算法在解决该类问题上的有效性。智能优化;组合优化;蜂群算法;多目标0-1规划问题O211.1A1007-3221(2012)02-0023-04BeeColonyAlgorithmfortheMulti-o
2、bjective0-1ProgrammingProblemHANYan-yanMALiangZHAOXiao-qiang2010-11-05国家自然科学基金资助项目(70871081);上海市重点学科建设项目资助(S30504)作者简介:韩燕燕(1985-),女,河北人,硕士研究生,研究方向:系统工程,智能优化;马良(1964-),男,上海人,博士,教授、博士生导师,研究方向:系统工程,智能优化。(2)3实例计算@@[1]马良,朱刚,宁爱兵.蚁群优化算法[M].北京:科学出版社,2008.@@[2]崔雪丽,马良.多目标0-1规划的蚂蚁优化算法[J].计算机应用
3、与软件,2007,24(7):23-24,68.@@[3]KarabogaD.AnIdeabasedonHoneybeeswarmfornumericaloptimization[R].TechnicalReport-TR06.ComputerEngineeringDepartment,EngineeringFaculty,ErciyesUniversity,2005.@@[4]姚宝珍.蜂群算法在作业车间调度问题中的应用[J].物流技术,2010,29(6):71-72.@@[5]樊小毛,马良.0-1背包问题的蜂群优化算法[J].数学的认识与实践,2010,4
4、0(6):155-160.@@[6]刘勇,马良,许秋艳.多目标0-1规划问题的元胞蚁群优化算法[J].系统工程,2009,27(2):119-122.26运筹与管理2012年第21卷s.t.3x2+4x3+8x4+4x5+7茗6+6菇7+5xs+2x9+6xto<--375并i+3石2+6省4+8茗6+5茗7+6茁8+3舅9+5xlo:董242算I+2石2+7茗3+4茁4+8茁s+9茹6+9省7+3石8+7省9+5xlo≤432戈l+3并2+3髫,+6石4+3省5+8x7+4算8十6x9S3l巧E{0,1}J=1,2,⋯,10用蜂群算法解得非劣解见表3,其中,
5、参数设置为:/7,=50,m=15,ugh=1,e=5,nep=30,nsp=200表3例2结果(12,40,16)11。l,0,0。1,1,1,0,1。0I(20,30,28){I,I,l,l,I,0.0。I,I,0l(21,31。26){I。1,1,1,1,0.I,0.1.0l(22。28.26){1,1,1,1,1,0.1,0,0.1}(22,36。20){1,1,l,0,1,0,1,1,1,0}(23,33。20)ll,1,1,0,t,0,l,t,0,1}(27,30,23)11,0.1。1,1,0,1,0,1,1l(28,20,19)10,0.1,l
6、,l。0,1,l。0,ll(28。35,17)11,0,1,0。1。0,1,I,1,1}对比结果分析见表4。表4例2结果分析算法遗传算法蚁群算法⋯元胞蚁群算_
7、壹【61蜂群算法运行结果(20,30,28)(2t,23,25)(21,29,17)(22,21,22)(12,柏,16)(20,30,28)(2I,23。25)(21.29,17)(22.2l,22)(28,20,19)(28.27,17)(28.30。14)(12,40,16)(20。30,28)(21,31,26)(22,28,26)(22,36,20)(23,33,20)(28,20,19)(2
8、8,35,17)(12,加,16)(20,30,28)(21,3l,26)(22。28,26)(22,36,20)(23。33。20)(27,30.23)(28,20,19)(28,35,17)实例测试发现,本文算法具有较好的优越性,可以发现更多的Pareto最优解。4结束语本文就多目标0—1规划问题设计了基于Maflab环境的蜂群算法,经测试,取得了较好的效果。在进一步的工作中,将拓展蜂群算法的应用范围,如应用于多目标整数规划问题等。参考文献:[1】[2](3][4][5][6]马良。朱刚,宁爱兵.蚊群优化算法【M].北京:科学出版社,2008.崔雪丽,马良
9、.多目标0一I规划的蚂蚁优化算法[J]
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