铜带生产负荷优化的混合多目标人工蜂群算法

为了有效地实现铜带的加料Craft.io优化,建立了基于实际加料原理的非线性约束多目标模型。 解决该问题的目的有两个,目的是使原料的总成本降至最低,并使投入熔炉的废料量最大化。 本文提出了一种求解混合模型的新方法,称为混合多目标人工蜂群(HMOABC)。 HMOABC算法是一种新的基于群体智能的多目标优化技术,其灵感来自于蜜蜂的智能觅食行为,归一化目标值和多样化选择(SNOV-DS)的总和以及非优势排序方法。 研究了两个测试示例,并与其他自然启发技术(包括非支配排序遗传算法II(NSGAII)和多目标粒子群优化(MOPSO))相比较,对HMOABC的性能进行了评估。 数值结果表明,HMOABC