Resumen

El algoritmo de optimización de tormenta cerebral (BSO) es un algoritmo evolutivo simple y efectivo. Algunos algoritmos de optimización de tormenta cerebral multiobjetivo tienen baja eficiencia de búsqueda. Este documento combina la tecnología de descomposición y el algoritmo de optimización de tormenta cerebral multiobjetivo (MBSO/D) para mejorar la eficiencia de búsqueda. Dados los vectores de peso, se transforma un problema de optimización multiobjetivo en una serie de subproblemas. La tecnología de descomposición determina los grupos vecinos de cada grupo. Las soluciones de grupos adyacentes generan nuevas soluciones para actualizar la población. Se utiliza una estrategia de selección adaptativa para equilibrar la exploración y la explotación. Además, MBSO/D se compara con tres eficientes algoritmos de vanguardia, como NSGAII y MOEA/D, en veintidós problemas de prueba. Los resultados experimentales muestran que MBSO/D es más eficiente que los algoritmos comparados y puede mejorar la eficiencia de

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Optimización de tormenta cerebral; Algoritmo multiobjetivo; Tecnología de descomposición; Eficiencia de búsqueda; Estrategia de selección adaptativa; Algoritmos de última generación
• Keywords:Brain storm optimization; Multiobjective algorithm; Decomposition technology; Search efficiency; Adaptive selection strategy; State-of-the-art algorithms