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。