基于局部最优解的改进人工蜂群算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于局部最优解的改进人工蜂群算法

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【英文篇名】	Improved artificial bee colony algorithm based on local best solution
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王冰;
【英文作者】	WANG Bing; School of Science; Mudanjiang Normal University; School of Mathematics; Beijing Institute of Technology;
【作者单位】	牡丹江师范学院理学院; 北京理工大学数学学院;
【文献出处】	计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2014年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人工蜂群算法; 种群初始化; 反向学习; 搜索频率;
【英文关键词】	artificial bee colony algorithm; population initialization; opposition-based learning; frequency of the perturbation;
【摘要】	针对人工蜂群算法有时收敛速度较慢和探索能力较强而开发能力不足等问题,提出一种改进的人工蜂群(IABC)算法。该算法在跟随蜂阶段采用一种基于当前局部最优解(pbest)的搜索策略,能提高算法的局部搜索能力。为了加快算法的收敛速度,采用基于一般的反向学习的策略进行种群初始化,而且采蜜蜂和跟随蜂进行邻域搜索时,邻域搜索的维数根据循环代数动态调整。基于十个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效加快收敛速度,局部优化能力有显著提高。
【英文摘要】	For the problems of good at exploration but poor at exploitation in artificial bee colony algorithm(ABC) and its poor convergence,this paper proposed an improved artificial bee colony(IABC) algorithm by incorporating the information of local best(called pbest) solution into the solution search equation to improve the exploitation at the onlookers stage.In the algorithm,in order to accelerate convergence speed,it applied an initialization strategy based on the generalized opposition-based learning instead of...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(11371002); 黑龙江省自然科学基金资助项目(A201209); 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541849); 牡丹江师范学院省级重点创新预研项目(SY201223)
【更新日期】	2014-07-03
【分类号】	TP18
【正文快照】	0引言仿生智能计算是自然计算的一个重要分支,它以仿生学、数学和计算机科学为基础,具有自适应、自组织、自学习等特性和能力,已在复杂优化问题求解和实际应用中显示出强大的生命力和进一步发展的潜力。新兴仿生智能计算方法包括蚁群、粒子群、差分进化、人工蜂群和人工免疫算?

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