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应用佳点集的混合反向学习人工鱼群算法  
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【英文篇名】 Hybrid opposition-based learning and artificial fish swarm algorithm using good-point set
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 王培崇; 李丽荣; 高文超; 汪慎文;
【英文作者】 Wang Peichong; Li Lirong; GAO Wenchao; Wang Shenwen; School of Information Engineering; Shijiazhuang University of Economics; School of Mechanical Electronic & Information Engineering; China University of Mining & Technology; School of Art Designing;
【作者单位】 石家庄经济学院信息工程学院; 中国矿业大学机电与信息工程学院; 石家庄经济学院艺术设计学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2015年 07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】 人工鱼群算法; 佳点集; 反向学习; Benchmark函数;
【英文关键词】 artificial fish swarm algorithm(AFSA); good-point set(GPS); opposition-based learning(OBL); Benchmark functions;
【摘要】 为了改善人工鱼群算法求解精度较低、容易过早收敛的弱点,提出了一种应用佳点集和反向学习的人工鱼群算法。改进算法在迭代中对当前种群中部分优质个体执行一般动态反向学习,生成它们的反向种群,引导种群向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。当种群的拥挤程度超过阈值λ时,利用佳点集机制对大部分个体重新初始化,以帮助算法脱离局部最优的约束。在六个Benchmark函数上的实验表明,该算法收敛速度快、求解精度高,适合求解函数优化问题。
【英文摘要】 Concerning the problem that artificial fish swarm( AFS) algorithm is easy to premature,low solution precision of weakness,this paper proposed an improved AFS algorithm using good-point set( GPS) and opposition-based learning( OBL).In every iteration,it chose some individuals with better fitting-value execute generic dynamic OBL to generate their opposition search populations,guided search space of the algorithm to approximate the optimum. It was helpful to improve the balance and exploring ability of the AF...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61402481); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110023110002); 河北省科技支撑基金资助项目(13214711,13210331); 石家庄经济学院基金预研项目(syy201310); 石家庄经济学院博士科研基金资助项目(BQ201322); 河北省教育厅基金资助项目(QN20131053); 河北省青年拔尖人才支持计划项目(河北省委[2013])
【更新日期】 2015-07-16
【分类号】 TP18
【正文快照】 院,北京100083)0引言人工鱼群算法(artificial fish swam algorithm,AFSA)[1~3]通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为,借助个体之间的竞争、协作,实现对于复杂问题的求解,已经成为仿生智能优化[4~6]算法中的重要一员,并在较多的领域取得了成功。但大量的研究表明,原始AFSA存在

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